稀疏张量是指神经网络的某些值为零。这些值可以被高效地跳过。研究人员开发了一种快速查找零值的方法，并超负荷硬件，以便一次容纳更多的非零值。

2023年，人工智能和开源技术领域经历了许多重大发展。从人工智能的硬件和软件创新，到开源技术的社区合作和开放性，这些发展推动了行业的不断进步。在硬件方面，各大公司都在竞相研发新一代的芯片，以应对人工智能应...

OpenAI首席执行官Sam Altman在该公司的首次开发者大会上展示了公司AI模型的新功能和改进，强调了未来AI融合将在消费科技中发挥核心作用。本次活动突显了OpenAI向产品为中心的转变，新工具立即可用，并暗示了进军硬件...

据外媒报道，苹果CEO Tim Cook在公司2023年第四季度财报电话会议上承认正在对人工智能（AI）进行重大投资，但未详细说明他们计划如何通过生成AI实现盈利。Cook表示，AI是苹果未来的核心技术，他们将继续在这一领域进...

人工智能中的基础设施层面由于硬件快速发展、激烈的优化竞争、快节奏的研究、长时间的反馈循环、其他层面的模糊性以及基础设施组件的商品化而快速变化。

小型LLMs可能会超越大型LLMs，因为它们具有更快的训练速度、能够在没有专门硬件的情况下本地运行、具有经济性、延迟较低、部署容易、可能具有更好的可解释性和可重现性等优势。

研究人员已经能够通过使用深度学习编码器，将人类的运动模式转移至机器人。通常，这需要使用专门的硬件，并对其进行针对机器人的校准。结合视频基础的运动捕捉技术，未来可能会有更酷的项目出现。传统的技术需要使用...

在多GPU和多节点系统上训练语言模型存在多种挑战，且在这些场景下积累经验也非常困难。本篇博客文章详尽深入地研究了ZeRO，FSDP，以及在大规模训练或微调模型时可能遇到的问题。我们需要理解，进行分布式训练并不仅...

SDXL是一种最先进的图像生成模型，虽然强大，但运行速度较慢。然而，Google与HuggingFace最近在Google的研究语言Jax中展示了它在新型TPU芯片上的运行速度。通过这种新的硬件加速，SDXL的性能得到了极大的提升，可以...

人工智能（AI）与硬件的结合，将推动虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域的开创性发展。以下是这些领域最新的新闻动态。AI是在计算机系统中模拟人类智能的过程，其中包括学习（获取和使用知识）、推理（找出与特定目...