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2024-04-09 talkingdev

埃隆·马斯克再次阐述火星愿景 —— 这一次显得更加切实可行

上周末,埃隆·马斯克在德克萨斯州南部的SpaceX星际基地发表了45分钟的演讲,讨论了将生命扩展到多星球的重要性,以及Starship的助推器——上级阶段和SpaceX最终向火星运送数百万吨货物以建立自给自足的文明的计划。Spa...

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2024-04-08 talkingdev

Cohere发布Command R+:面向企业的可扩展大型语言模型

Cohere公司近日推出了Command R+,这是一款专为企业级应用场景设计的高性能、可扩展的大型语言模型(LLM)。Command R+具备先进的检索增强生成功能,并支持引用,同时覆盖10种关键语言的多语言处理能力,以及工具使...

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2024-04-07 talkingdev

多Agent协同:LLMs随着Agent数量的增加而性能扩展

研究人员发现,当涉及到复杂的任务时,使用更多的代理人可以显着提高LLMs的性能。这项研究的结果表明,LLMs的性能随着代理人数量的增加而线性扩展。这是因为更多的代理人可以提供更多的观察和决策,使LLMs更好地理解...

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2024-04-05 talkingdev

OpenAI推出定制化模型训练服务 助力企业打造专属生成式AI模型

OpenAI最近宣布扩大其定制模型计划,通过辅助微调和定制训练模型,帮助企业客户开发适合特定使用场景的生成式AI模型。这一服务的推出,意味着企业可以根据自己的特定需求,获得更加个性化和高效的AI解决方案。生成式...

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2024-04-04 talkingdev

AI基础设施解析:支撑人工智能发展的关键技术

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...

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2024-04-04 talkingdev

论文:新型DiJiang技术助力Transformer模型高效瘦身

科研团队近期推出了一项名为DiJiang的创新技术,旨在将现有的Transformer模型转化为更精简、更快速的版本,同时避免了重新训练模型所需的巨大成本。DiJiang技术通过优化模型结构,大幅减少了计算资源的消耗,使得Tra...

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2024-04-03 talkingdev

HuggingFace团队揭示大规模合成数据在预训练模型中的应用

HuggingFace团队最近展示了如何为语言模型的预训练阶段生成、筛选、合成和扩展大量的合成数据。这一过程不仅涉及数据的生成,还包括对数据进行精心的筛选和过滤,以确保其在模型训练中的有效性和准确性。通过这种方...

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2024-03-26 talkingdev

Anyscale与NVIDIA合作 推动低延迟生成式AI模型在生产中的应用

Anyscale与NVIDIA最近宣布了一项新的合作伙伴关系,旨在帮助客户将生成式AI模型扩展到生产环境中。通过这次合作,客户可以将Ray与Anyscale的托管运行环境相结合,以提高资源管理、可观测性和自动扩缩容的能力。这项...

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