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Jensen Huang, PDG de Nvidia : La vague de l'intelligence artificielle émerge et l'industrie inaugure un nouveau point de départ
Jensen Huang, PDG de Nvidia : La vague de l'intelligence artificielle émerge et l'industrie inaugure un nouveau point de départ
[CNMO News] Récemment, le contenu qui doit être réécrit est le suivant : le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a déclaré que le monde était au début de la vague de l'intelligence artificielle (IA), et il en est confiant. Il estime que la dynamique de croissance des centres de données se poursuivra jusqu'en 2025 et souligne que l'entreprise étend sa chaîne d'approvisionnement en puces pour répondre à cette demande croissante.
Huang Renxun
Selon les rapports du CNMO, Huang Jenxun a partagé son point de vue sur l'intelligence artificielle dans un discours universitaire en mai de cette année. Il a déclaré que l'intelligence artificielle offre d'énormes opportunités aux entreprises. Les entreprises capables de s'adapter et d'utiliser rapidement la technologie de l'intelligence artificielle amélioreront leur compétitivité, tandis que celles qui ne parviendront pas à faire bon usage de l'intelligence artificielle seront confrontées au déclin. Il compare la situation actuelle aux premiers stades des ordinateurs personnels, des réseaux, des appareils mobiles et de la technologie cloud, mais estime que l'impact de l'intelligence artificielle est plus fondamental et que chaque niveau de l'informatique sera réécrit
Le contenu à réécrire est : NVIDIA
Huang Renxun a souligné que l'intelligence artificielle a changé la façon dont nous écrivons et exécutons des logiciels et constitue une opportunité de régénération pour l'industrie informatique sous tous ses aspects. Il prédit qu'au cours des dix prochaines années, les industries utiliseront de nouveaux ordinateurs à intelligence artificielle pour remplacer les ordinateurs traditionnels valant des milliards de dollars
Les opinions de Huang Jen-Hsun reflètent l’optimisme de l’industrie technologique quant à l’avenir de l’IA, révélant l’énorme potentiel et l’influence de l’IA. Avec le développement de la technologie, les applications de l’IA deviennent de plus en plus répandues. Des voitures autonomes aux maisons intelligentes, en passant par le diagnostic médical et les transactions financières, l’influence de l’IA ne cesse de croître. Bien entendu, cela pose également certains défis, notamment celui de savoir comment garantir la sécurité et l’équité de l’IA et comment gérer les problèmes d’emploi qui en résultent.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Xiaomi Mi Watch S4 Sport a officiellement annoncé sa sortie le 19 juillet, utilisant un corps monobloc en titane
Jul 18, 2024 am 12:52 AM
Le 16 juillet, Lei Jun, PDG de Xiaomi, a publié une annonce : à 19 heures le 19 juillet, ce vendredi soir, j'organiserai la 5e « Conférence annuelle Lei Jun » sur le thème « Courage » et parlerai des tenants et des aboutissants de la construction. une voiture et ça. Une histoire de plus de trois ans de hauts et de bas. Par la suite, les responsables de Xiaomi ont commencé à préparer de nombreux nouveaux produits. Selon CNMO, la première montre intelligente de sport professionnelle de Xiaomi, S4Sport, sera également officiellement lancée le 19 juillet. La Xiaomi Mi Watch S4Sport a été officiellement annoncée le 19 juillet. Selon l'introduction officielle, la Xiaomi Mi Watch S4Sport a apporté des innovations révolutionnaires en matière de conception : le corps monobloc en titane avec des matériaux en verre saphir avant et arrière. La conception ci-dessus garantit non seulement la durabilité. de la montre, mais donne également sa texture et son visuel haut de gamme
Le modèle de dialogue NVIDIA ChatQA a évolué vers la version 2.0, avec la longueur du contexte mentionnée à 128 Ko
Jul 26, 2024 am 08:40 AM
La communauté ouverte LLM est une époque où une centaine de fleurs fleurissent et s'affrontent. Vous pouvez voir Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 et bien d'autres. excellents interprètes. Cependant, par rapport aux grands modèles propriétaires représentés par le GPT-4-Turbo, les modèles ouverts présentent encore des lacunes importantes dans de nombreux domaines. En plus des modèles généraux, certains modèles ouverts spécialisés dans des domaines clés ont été développés, tels que DeepSeek-Coder-V2 pour la programmation et les mathématiques, et InternVL pour les tâches de langage visuel.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Nvidia joue avec l'élagage et la distillation : réduisant de moitié les paramètres de Llama 3.1 8B pour obtenir de meilleures performances avec la même taille
Aug 16, 2024 pm 04:42 PM
L’essor des petits modèles. Le mois dernier, Meta a publié la série de modèles Llama3.1, qui comprend le plus grand modèle Meta à ce jour, le modèle 405B, et deux modèles plus petits avec respectivement 70 milliards et 8 milliards de paramètres. Llama3.1 est considéré comme inaugurant une nouvelle ère de l'open source. Cependant, bien que les modèles de nouvelle génération soient puissants en termes de performances, ils nécessitent néanmoins une grande quantité de ressources informatiques lors de leur déploiement. Par conséquent, une autre tendance est apparue dans l’industrie, qui consiste à développer des petits modèles de langage (SLM) qui fonctionnent suffisamment bien dans de nombreuses tâches linguistiques et sont également très peu coûteux à déployer. Récemment, des recherches de NVIDIA ont montré qu'un élagage structuré combiné à une distillation des connaissances permet d'obtenir progressivement des modèles de langage plus petits à partir d'un modèle initialement plus grand. Lauréat du prix Turing, Meta Chief A
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
