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Kimi:一句話,十幾秒鐘,一份PPT就新鮮出爐了。 PPT這玩意兒,可太招人煩了!開個碰頭會,要有PPT;寫個週報,要做PPT;拉個投資,要展示PPT;就連控訴出軌,都得發個PPT。大學比較像是學了個PPT專業,上課看PPT,下課做PPT。或許,37年前丹尼斯・奧斯汀發明PPT時也沒想到,有一天PPT竟然如此氾濫成災。嗎嘍們做PPT的苦逼經歷,說起來都是淚。 「一份二十多頁的PPT花了三個月,改了幾十遍,看到PPT都想吐」;「最巔峰的時候,一天做了五個PPT,連呼吸都是PPT」;「臨時開個會,都要做個

在iPhone上面臨滯後,緩慢的行動數據連線?通常,手機上蜂窩互聯網的強度取決於幾個因素,例如區域、蜂窩網絡類型、漫遊類型等。您可以採取一些措施來獲得更快、更可靠的蜂窩網路連線。修復1–強制重啟iPhone有時,強制重啟設備只會重置許多內容,包括蜂窩網路連線。步驟1–只需按一次音量調高鍵並放開即可。接下來,按降低音量鍵並再次釋放它。步驟2–過程的下一部分是按住右側的按鈕。讓iPhone完成重啟。啟用蜂窩數據並檢查網路速度。再次檢查修復2–更改資料模式雖然5G提供了更好的網路速度,但在訊號較弱

北京時間6月20日凌晨,在西雅圖舉辦的國際電腦視覺頂會CVPR2024正式公佈了最佳論文等獎項。今年共有10篇論文獲獎,其中2篇最佳論文,2篇最佳學生論文,另外還有2篇最佳論文提名和4篇最佳學生論文提名。電腦視覺(CV)領域的頂級會議是CVPR,每年都會吸引大量研究機構和高校參會。根據統計,今年共提交了11532份論文,2719篇被接收,錄取率為23.6%。根據佐治亞理工學院對CVPR2024的數據統計分析,從研究主題來看,論文數量最多的是圖像和視頻合成與生成(Imageandvideosyn

特斯拉機器人Optimus最新影片出爐,已經可以在工廠裡打工了。正常速度下,它分揀電池(特斯拉的4680電池)是這樣的:官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上,揀啊揀啊揀:這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作,是完全自主的,全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下,它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置,主打一個自動糾錯:對於Optimus的手,英偉達科學家JimFan給出了高度的評價:Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺

哭死啊,全球狂煉大模型,一網路的資料不夠用,根本不夠用。訓練模型搞得跟《飢餓遊戲》似的,全球AI研究者,都在苦惱怎麼才能餵飽這群資料大胃王。尤其在多模態任務中,這問題尤其突出。一籌莫展之際,來自人大系的初創團隊,用自家的新模型,率先在國內把「模型生成數據自己餵自己」變成了現實。而且還是理解側和生成側雙管齊下,兩側都能產生高品質、多模態的新數據,對模型本身進行數據反哺。模型是啥?中關村論壇上剛露面的多模態大模型Awaker1.0。團隊是誰?智子引擎。由人大高瓴人工智慧學院博士生高一鑷創立,高

我們知道LLM是在大規模電腦叢集上使用海量資料訓練得到的,本站曾介紹過不少用於輔助和改進LLM訓練流程的方法和技術。而今天,我們要分享的是一篇深入技術底層的文章,介紹如何將一堆連作業系統也沒有的「裸機」變成用來訓練LLM的電腦叢集。這篇文章來自於AI新創公司Imbue,該公司致力於透過理解機器的思維方式來實現通用智慧。當然,將一堆連作業系統也沒有的「裸機」變成用於訓練LLM的電腦叢集並不是一個輕鬆的過程,充滿了探索和試錯,但Imbue最終成功訓練了一個700億參數的LLM,並在此過程中積累

FP8和更低的浮點數量化精度,不再是H100的「專利」了!老黃想讓大家用INT8/INT4,微軟DeepSpeed團隊在沒有英偉達官方支援的條件下,硬生在A100上跑起FP6。測試結果表明,新方法TC-FPx在A100上的FP6量化,速度接近甚至偶爾超過INT4,而且比後者擁有更高的精度。在此基礎之上,還有端到端的大模型支持,目前已經開源並整合到了DeepSpeed等深度學習推理框架中。這項成果對大模型的加速效果也是立竿見影──在這種框架下用單卡跑Llama,吞吐量比雙卡還要高2.65倍。一名

2024QS世界大學學科排名來了!整體和23年變化不大。根據官網信息,2024QS世界大學學科排名涵蓋了55個細分學科和5大學術領域。共有1559所高校參與了排名,其中64所高校是今年的新面孔(也就是說2023年的排名中沒有出現)。而在這64所高校中,又有14所是真真正正第一次出現的。其中就包含了中國科學院大學。就精分學科來說,音樂(Music)是今年推出的新科目。此外,數據科學和人工智慧排名也得到了擴充,排名新加入了51所大學。總榜排名總榜前五名分別是:麻省理工學院、劍橋大學、牛津大學、哈佛大學
