


Tuan besar Li Mu dan veteran Kuaishou Li Yan telah terdedah dan bertukar kepada model besar selepas meninggalkan pekerjaan mereka ChatGPT mencetuskan ledakan dalam keusahawanan AI
Baru-baru ini, gergasi Internet telah menyertai litar model besar.
Semalam, berita bahawa Master Li Mu meninggalkan Amazon untuk bekerja sebagai model, seperti guruh, meletup di rangkaian sosial semua orang.
Susulan itu, hari ini telah didedahkan bahawa syarikat baharu yang ditubuhkan oleh bekas bos teras Kuaishou AI, Li Yan selepas meninggalkan Kuaishou pada 2022 turut menghasilkan model besar.
Jelas sekali, memandangkan ChatGPT telah membenarkan dunia melihat senario aplikasi AI menjangkau langit dan bumi, persaingan pada lapisan model AI dalam kalangan perusahaan domestik telah mula bertambah sengit.
Bos Kuaishou Li Yan memulakan perniagaan dan memasuki pelbagai mod
Li Yan menubuhkan syarikat AI "Yuanshi Technology" pada separuh kedua 2022, terutamanya terlibat dalam pelbagai modal Pembangunan model dinamik yang besar.
Li Yan ialah pekerja lama Kuaishou dengan bilangan pekerjaan sekitar 75 orang, dan juga merupakan tokoh teras dalam penyelidikan dan pembangunan teknologi AI Kuaishou.
Pada November 2015, dengan sokongan Su Hua, Ketua Pegawai Eksekutif Kuaishou ketika itu, Li Yan menubuhkan kumpulan DL (Pembelajaran Dalam) dalaman yang pertama dengan matlamat membina Algoritma model mengenal pasti kandungan video haram dan haram.
Selepas itu, Kuaishou mempunyai lebih banyak keperluan untuk pemahaman kandungan video. Pada 2016, Li Yan menukar nama pasukan daripada kumpulan DL kepada kumpulan MMU (Pemahaman multimedia, pemahaman kandungan multimedia) Selain menyelesaikan isu pematuhan keselamatan, ia juga terlibat dalam penyelidikan dan pembangunan model algoritma dalam pelbagai bentuk. seperti suara, teks dan imej.
Pada persidangan CNCC 2018, Li Yan menekankan kepentingan teknologi model pelbagai modal dalam ucapan bertajuk "Penghasilan dan Pemahaman Kandungan Pelbagai Modal":
- Ubah cara interaksi manusia-komputer
- Jadikan pengagihan maklumat lebih cekap
Ambil video pendek yang sering kita tonton sebagai contoh, Selain pelbagai -maklumat modal seperti visual, auditori dan teks, tingkah laku pengguna juga merupakan satu lagi data modal.
Dengan cara ini, video itu sendiri dan gelagat pengguna bersama-sama membentuk masalah pelbagai modal yang sangat kompleks.
Tujuan penyelidikan multimodal adalah untuk menjadikan cara interaksi manusia-komputer menjadi lebih semula jadi dan selesa.
Walau bagaimanapun, penyelidikan pelbagai modal agak sukar.
Di satu pihak, kita perlu menghadapi masalah jurang semantik modaliti tunggal dan masalah jurang heterogen tentang cara memodelkan data modaliti yang berbeza secara komprehensif, sebaliknya, kita juga perlu menyelesaikan masalah data hilang kerana kesukaran membina set data multimodal.
Pada masa itu, banyak penyelidikan dalam komuniti akademik masih kekal dalam bidang modal tunggal, tetapi Li Yan yakin bahawa multi-modaliti akan menjadi hala tuju penyelidikan yang lebih bernilai pada masa hadapan .
Pengalaman di Kuaishou memberikan Li Yan pemahaman yang mendalam tentang ekologi AI dalam video pendek Pada tahun 2021, dia memilih untuk meninggalkan Kuaishou.
Pada separuh kedua 2022, beliau menubuhkan Yuanshi Technology Menurut pengesahan eksklusif 36Kr, tumpuan utama Yuanshi Technology ialah penyelidikan dan pembangunan model besar berbilang modal.
Sarjana dan perantis dalam satu: menulis buku, memulakan perniagaan, memulakan perniagaan semula
Dan semalam, berita bahawa Guru Li Mu disyaki menyertai model keusahawanan besar telah serta-merta disiarkan pada skrin rangkaian sosial.
Menurut akaun awam "Dear Data", Alex Smola, "bapa pelayan parameter", meninggalkan Amazon pada Februari tahun ini dan mengasaskan syarikat kecerdasan buatan bernama Boson.ai.
Mengenai pengenalan syarikat baru ini, tidak banyak maklumat, dan halaman rasmi masih dalam pembinaan.
Pautan: https://boson.ai/
Yang pasti, kami perlu buat projek berkaitan model besar.
Menurut halaman LinkedIn Alex, "Kami sedang melakukan sesuatu yang besar jika anda berminat dengan model asas boleh skala, sila hubungi saya." 🎜>
Perlu diperhatikan bahawa pada halaman utama GitHub syarikat itu, ketua saintis Amazon Li Mu turut menyumbang kod.
Oleh itu, adalah spekulasi bahawa Li Mu telah menyertai Boson.ai dan memulakan perniagaan dengan mentornya.
Namun, setakat ini, halaman utamanya masih belum dikemas kini.
Li Mu dan Alex Smola mengasaskan syarikat algoritma analisis data bernama Marianas Labs pada 2016.
Pada masa itu, Li Mu berkhidmat sebagai CTO dan pengasas bersama.
Li Mu pernah menyebut dalam artikel "Lima Tahun Sebagai Doktor",
Pada masa itu Populariti pembelajaran mendalam telah membawa kepada pelbagai pengambilalihan berskala besar syarikat permulaan.
Alex bekerja dengannya untuk masa yang lama dengan ratusan ribu pelaburan malaikat Alex menulis crawler, dia menjalankan model itu sendiri, dan kemudian menjualnya kepada a Syarikat Awam Kecil 1-Page.
Boleh dikatakan master dan perantis pertama kali bertemu di Carnegie Mellon University (CMU ) ).
Pada September 2012, Li Mu pergi ke CMU untuk belajar di bawah bimbingan Alex Smola.
Pada masa itu, Alex masih bekerja di Google dan tiada pembiayaan, jadi mereka menyerahkannya kepada Dave Andersen. Oleh itu, Li Mu mempunyai dua mentor, seorang melakukan pembelajaran mesin dan satu lagi melakukan sistem teragih.
Pada separuh pertama tahun ini di CMU, Li Mu berbual dengan dua mentor selama sejam setiap minggu.
Oleh kerana kedua-dua pengajar mempunyai gaya yang sangat berbeza, dan Alex bertindak balas dengan cepat, sukar untuk mengikuti rentaknya. Jika anda ingin menerangkan idea anda, anda perlu membuat lebih banyak kerja rumah.
Dan Dave akan membantu Li Mu memahami sesuatu dengan teliti tanpa memberikan banyak idea.
Di bawah bimbingan dua mentor, Li Mu membesar dengan cepat.
Pada tahun kedua belajar di CMU, semasa Yu Kai dan yang lain melakukan pembelajaran mendalam, Li Mu turut menyertai ledakan penyelidikan ini.
Berdasarkan minatnya dalam rangka kerja pembelajaran mendalam yang diedarkan, beliau memilih untuk bekerjasama dengan Chen Tianqi, menggunakan CXXNet sebagai titik permulaan untuk melakukan projek berkaitan pembelajaran mendalam.
Apabila mereka berdua menulis skrip permulaan yang diedarkan xgboost bersama-sama, mereka mendapati bahawa bacaan fail boleh digunakan oleh berbilang projek.
Untuk mengelakkan penciptaan semula roda, Li Mu dan Chen Tianqi bekerjasama untuk mencipta organisasi yang dipanggil DMLC di Github, dan kemudian mencipta kejayaan besar . Pada Julai 2016, Alex menyertai Amazon. Pada masa yang sama, Li Mu mengambil MXNet untuk menyertai Amazon sebagai pekerja sambilan dan memilih untuk kekal selepas tamat pengajian. Sepanjang tahun 2019, sarjana dan perantis turut memberikan kuliah bersama di UC Berkeley. Pada tahun 2021, kedua-duanya juga akan mengajar "Pembelajaran Mesin Praktikal" bersama-sama di Universiti Stanford.
Perlu dinyatakan bahawa buku "Hands-On Deep Learning" Ditulis oleh Li Mu, Aston Zhang, PhD dalam Sains Komputer di Universiti Illinois di Urbana-Champaign, dan mentornya Alex.
Buku ini menjadi sangat popular sejak dikeluarkan. Sebagai salah seorang pengarang MXNet, "Hands-On Deep Learning" Li Mu juga ditulis menggunakan rangka kerja MXNet
Siapa lagi yang sedang dalam perjalanan ke model besar itu?
Arah berbilang modal adalah perkara yang Li Yan ingin lakukan sejak sekian lama. Li Mu mengikuti mentornya untuk memulakan perniagaan, yang mungkin sedikit sebanyak terjejas oleh populariti ChatGPT.
Persaingan di kalangan perusahaan domestik dalam lapisan model AI telah mula meningkat. Trek model berskala besar semasa ini penuh sesak dengan pemain dari semua lapisan masyarakat, termasuk gergasi, bos besar, penerima pulang/eksekutif kilang besar, peralihan syarikat permulaan kecil, profesor dan puak kicap.
Pada 13 Februari, Wang Huiwen, yang telah bersara dari Meituan selama 2 tahun, kembali ke mata umum dengan "Senarai Wira AI", mengatakan bahawa dia akan membelanjakan 50 juta dolar AS " Bawa wang untuk menyertai pasukan", dan "Saya tidak kisah tentang jawatan, gaji dan gelaran, hanya mahu membentuk pasukan."
Selepas Wang Huiwen menaikkan harga tiket untuk permulaan perniagaan berskala besar kepada 50 juta dolar AS, kemudian ada " Keluar dan tanya Ask" pengasas Li Zhiwen secara rasmi mengumumkan penamatan pertandingan model besar.
Li Zhiwen mengetuai pasukan untuk melatih model besar UCLAL pada 2020
Selain itu, bekas Ketua Pegawai Eksekutif Sogou Wang Xiaochuan turut mengeluarkan kenyataan yang samar-samar .
Pada 26 Februari, Zhou Bowen, pengasas dan ketua saintis Xianyuan Technology, turut mengeluarkan mesej mengumumkan pengambilan daripada rakan kongsi, mari kita bekerjasama untuk membina ChatGPT versi Cina.
Lonjakan permintaan baru-baru ini telah menunjukkan bahawa potensi pasaran untuk produk kecerdasan buatan yang dijana dalam negara adalah sangat besar.
Kepopularan ChatGPT bermakna keistimewaan itu telah mencetuskan perubahan yang lebih rendah dan lebih mendalam Generasi baharu AI akan mengintegrasikan dunia fizikal dan dunia maklumat untuk merealisasikan pengetahuan dan pengkomputeran ., gelung penaakulan tertutup.
Hanya dalam masa dua hari, telah didedahkan bahawa dua lelaki besar telah berhenti daripada perniagaan mereka untuk memulakan trek model besar. Sidang akhbar yang diramalkan oleh gergasi domestik akan diadakan dalam masa beberapa bulan.
Oleh itu, dalam pertandingan pengejaran domestik model besar AI yang telah dimulakan sejak awal tahun ini, kita mungkin tidak lama lagi akan melihat beberapa peserta berlari pecut ke garisan penamat.
Atas ialah kandungan terperinci Tuan besar Li Mu dan veteran Kuaishou Li Yan telah terdedah dan bertukar kepada model besar selepas meninggalkan pekerjaan mereka ChatGPT mencetuskan ledakan dalam keusahawanan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Untuk membuat pangkalan data Oracle, kaedah biasa adalah menggunakan alat grafik DBCA. Langkah -langkah adalah seperti berikut: 1. Gunakan alat DBCA untuk menetapkan DBName untuk menentukan nama pangkalan data; 2. Tetapkan SYSPASSWORD dan SYSTEMPASSWORD kepada kata laluan yang kuat; 3. Tetapkan aksara dan NationalCharacterset ke Al32utf8; 4. Tetapkan MemorySize dan Tablespacesize untuk menyesuaikan mengikut keperluan sebenar; 5. Tentukan laluan logfile. Kaedah lanjutan dibuat secara manual menggunakan arahan SQL, tetapi lebih kompleks dan terdedah kepada kesilapan. Perhatikan kekuatan kata laluan, pemilihan set aksara, saiz dan memori meja makan

Mewujudkan pangkalan data Oracle tidak mudah, anda perlu memahami mekanisme asas. 1. Anda perlu memahami konsep pangkalan data dan Oracle DBMS; 2. Menguasai konsep teras seperti SID, CDB (pangkalan data kontena), PDB (pangkalan data pluggable); 3. Gunakan SQL*Plus untuk membuat CDB, dan kemudian buat PDB, anda perlu menentukan parameter seperti saiz, bilangan fail data, dan laluan; 4. Aplikasi lanjutan perlu menyesuaikan set aksara, memori dan parameter lain, dan melakukan penalaan prestasi; 5. Beri perhatian kepada ruang cakera, keizinan dan parameter, dan terus memantau dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data. Hanya dengan menguasai ia dengan mahir memerlukan amalan yang berterusan, anda boleh benar -benar memahami penciptaan dan pengurusan pangkalan data Oracle.

Inti dari pernyataan Oracle SQL adalah pilih, masukkan, mengemas kini dan memadam, serta aplikasi fleksibel dari pelbagai klausa. Adalah penting untuk memahami mekanisme pelaksanaan di sebalik pernyataan, seperti pengoptimuman indeks. Penggunaan lanjutan termasuk subqueries, pertanyaan sambungan, fungsi analisis, dan PL/SQL. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks, isu prestasi, dan isu konsistensi data. Amalan terbaik pengoptimuman prestasi melibatkan menggunakan indeks yang sesuai, mengelakkan pilih *, mengoptimumkan di mana klausa, dan menggunakan pembolehubah terikat. Menguasai Oracle SQL memerlukan amalan, termasuk penulisan kod, debugging, berfikir dan memahami mekanisme asas.

Panduan Operasi Lapangan di MySQL: Tambah, mengubah suai, dan memadam medan. Tambahkan medan: alter table table_name tambah column_name data_type [not null] [default default_value] [primary kekunci] [AUTO_INCREMENT] Modify Field: Alter Table Table_Name Ubah suai column_name data_type [not null] [default default_value] [Kunci Utama]

Kekangan integriti pangkalan data Oracle dapat memastikan ketepatan data, termasuk: tidak null: nilai null dilarang; Unik: Keunikan menjamin, membolehkan nilai null tunggal; Kunci utama: kekangan utama utama, menguatkan unik, dan melarang nilai null; Kunci asing: Mengekalkan hubungan antara jadual, kunci asing merujuk kepada kunci utama jadual utama; Semak: Hadkan nilai lajur mengikut syarat.

Pertanyaan bersarang adalah cara untuk memasukkan pertanyaan lain dalam satu pertanyaan. Mereka digunakan terutamanya untuk mendapatkan data yang memenuhi syarat kompleks, mengaitkan pelbagai jadual, dan mengira nilai ringkasan atau maklumat statistik. Contohnya termasuk mencari pekerja di atas gaji purata, mencari pesanan untuk kategori tertentu, dan mengira jumlah jumlah pesanan bagi setiap produk. Apabila menulis pertanyaan bersarang, anda perlu mengikuti: Tulis subqueries, tulis hasilnya kepada pertanyaan luar (dirujuk dengan alias atau sebagai klausa), dan mengoptimumkan prestasi pertanyaan (menggunakan indeks).

Oracle adalah syarikat perisian Sistem Pengurusan Pangkalan Data (DBMS) terbesar di dunia. Produk utamanya termasuk fungsi berikut: Sistem Pengurusan Pengurusan Pangkalan Data Relasi (Oracle Database) Alat Pembangunan (Oracle Apex, Oracle Visual Builder) Middleware (Oracle Weblogic Server, Oracle SOA Suite) Analisis Awan (Oracle Cloud Infrastructure)

Artikel ini menerangkan cara menyesuaikan format log Apache pada sistem Debian. Langkah -langkah berikut akan membimbing anda melalui proses konfigurasi: Langkah 1: Akses fail konfigurasi Apache Fail konfigurasi Apache utama sistem Debian biasanya terletak di /etc/apache2/apache2.conf atau /etc/apache2/httpd.conf. Buka fail konfigurasi dengan kebenaran root menggunakan arahan berikut: Sudonano/etc/Apache2/Apache2.conf atau Sudonano/etc/Apache2/httpd.conf Langkah 2: Tentukan format log tersuai untuk mencari atau
