谷歌凭借其在人工智能领域的深度投资，不仅帮助客户训练和部署前沿的语言模型，更使得公司站在了AI平台变革的前沿。本文深入探讨了谷歌的基础设施如何助力企业转型，以及这对谷歌竞争力的意义。尽管谷歌可能需要转变...

AI基础设施是部署和扩展AI技术的基础，它由GPU、专业软件和云服务构成。GPU作为AI计算的核心，提供了强大的并行处理能力，使得机器学习和深度学习算法得以高效运行。专业软件则为AI开发提供了必要的工具和库，简化了...

英国阿斯顿大学的研究团队通过利用光纤系统中尚未使用的波长带，成功实现了每秒301太比特的互联网数据传输速度。这一创纪录的速度是现有最快的光纤网络的450万倍，有望彻底改变未来互联网通信的面貌。此次技术的突破...

在这次采访中，Quora的首席执行官Adam D'Angelo探讨了如何通过为内容创作者建立基础设施来实现人工智能的民主化。采访涵盖了社交网络如何补充AI、多模型和多模态AI的概念、如何将AI技术普及给大众、为创作者提供AI基...

通过分析GitHub上的星标数，我们可以发现目前最流行的AI模型的一些有趣趋势。大多数开源AI工具集中在基础设施和应用层面。这些工具的开发和使用反映了AI技术在实际应用中的不断进步，以及开发者社区对于高效、便捷AI...

NVIDIA联合创始人Curtis Priem将自己的股份捐赠给了Rensselaer Polytechnic Institute (RPI)，价值2.75亿美元。这笔捐款将有助于RPI推进其技术发展，并使其能够拥有IBM Quantum System One计算机。Priem在IPO后捐赠...

Meta在这篇博客文章中概述了用于训练Llama 3的基础设施。它介绍了存储、网络、Pytorch、NCCL等改进。这将为Meta今年其余时间上线的H100s打下基础。

本文介绍了Meta的两个版本的24,576 GPU数据中心规模集群的详细信息。这些集群支持公司当前和下一代AI模型以及GenAI和其他领域的AI研究和开发。Meta的长期愿景是建立一种人工智能，这种人工智能是开放的，建立在可负...

Daytona是一种开发环境管理器，可使用单个命令在任何基础设施上设置开发环境。 Daytona自动化整个过程。它具有配置文件支持、IDE支持、Git提供程序集成、多项目工作区、反向代理集成等功能。

Emissary发布了一个基准测试平台，可以使开发人员在他们自己的条件下快速可靠地评估提示并管理模型迁移和回归。通过自动LLM辅助评估或将评级外包给Emissary，生成和扩展测试集，定义自定义指标，并协作地手动团队评...