AI

  • 英伟达AI芯片大火 台积电也要分更大蛋糕:已向黄仁勋提涨价了

    随着英伟达等AI芯片巨头在人工智能浪潮中赚得盆满钵满,英伟达合作的芯片代工厂商台积电,也打算要从中分得更大的一杯羹了。 台积电要向英伟达涨价了 本周二,在新竹举行的台积电年度股东大会之后,台积电新任董事长魏哲家暗示,他正在考虑提高公司人工智能芯片代工服务的价格。 他还表示,他已经与英伟达首席执行官黄仁勋讨论了这个问题。 魏哲家表示: “我确实向&…

    2024-06-05
    6100
  • 部署基于内存存储的 Elasticsearch

    1. 在主机上挂载内存存储目录
    创建目录用于挂载
    mkdir /mnt/memory_storage登录后复制
    挂载 tmpfs 文件系统
    mount -t tmpfs -o size=800G tmpfs /mnt/memory_stor

    2024-06-05
    6300
  • 本地使用Groq Llama 3 70B的逐步指南

    译者 | 布加迪
    审校 | 重楼
    本文介绍了如何使用Groq LPU推理引擎在Jan AI和VSCode中生成超快速响应。每个人都致力于构建更好的大语言模型(LLM),例如Groq专注于AI的基础设施方面。这些大模型的快速响应是确保这些大

    2024-06-05
    6400
  • OpenAI 和谷歌 DeepMind 员工联名发声:高级人工智能风险巨大,亟需加强监管

    2021年6月5日消息,OpenAI和谷歌DeepMind的数名前任和现任员工近日联名发布公开信,对高级人工智能的潜在风险以及当前缺乏对人工智能科技公司的监管表示担忧。公开信指出,随着人工智能技术的迅速发展,高级人工智能可能带来不可预测的后

    2024-06-05
    4800
  • 联发科官宣!加入Arm全面设计

    叮当号6月5日消息,在COMPUTEX 2024上联发科宣布,正式加入Arm全面设计(Arm Total Design)生态项目,旨在推动数据中心、基础设施系统以及电信领域的AI应用性能和效率。 联发科副总经理Vince Hu表示,联发科与Arm的合作将使得客户产品设计能够满足AI应用极具挑战的工作负载,并提供更高的每瓦性能。 在数据中心业务上,联发科将与A…

    2024-06-05
    5600
  • 7月12日上映!《神话》续集电影《传说》最新预告出炉 AI还原年轻成龙

    叮当号6月5日消息,今日,电影《传说》发布“延续神话”版预告,梦境连接前世今生,跨越千年揭开匈奴圣地的秘密。 《传说》由博纳影业集团出品,于冬担任出品人、总制片人,唐季礼编剧并执导,成龙、张艺兴、娜扎、李治廷领衔主演,将于7月12日上映。 据媒体报道,《传说》将延续《神话》的奇幻冒险主题,在汉匈战争中,制片方运用AI技术,结合Deep…

    2024-06-05
    4600
  • 黄仁勋:下一波浪潮是物理AI 机器人时代已到来

    叮当号6月5日消息,英伟达CEO黄仁勋近期在演讲中提出了一个引人注目的观点:AI的新一轮浪潮将是物理AI,也被称为“实体AI”或Physical AI。 物理AI是指那些能够执行与智能生物体相似任务的实体系统,它们能够协同进化机体的控制、形态、动作执行和感知能力。 黄仁勋指出,当前许多AI系统并不真正理解物理定律,也无法以物质世界为基…

    2024-06-05
    4000
  • 套壳丑闻让斯坦福AI Lab主任怒了!抄袭团队2人甩锅1人失踪、前科经历被扒,网友:重新认识中国开源模型

    斯坦福团队抄袭清华系大模型事件后续来了——
    Llama3-V团队承认抄袭,其中两位来自斯坦福的本科生还跟另一位作者切割了。
    最新致歉推文,由Siddharth Sharma(悉达多)和Aksh Garg(阿克什)发出。
    不在其中、来自南加利

    2024-06-04
    6100
  • 零基础也能搞懂卷积神经网络原理!超详细!

    相信和作者一样爱技术对ai兴趣浓厚的小伙伴们,一定对卷积神经网络并不陌生, 也一定曾经对如此“高级”的名字困惑良久。作者今天将从零开始走进卷积神经网络的世界~与大家分享!
    在深入了解卷积神经网络之前,我们先看看图像的原理。图像原理
    图像在计

    2024-06-04
    6300
  • LeCun新作:分层世界模型,数据驱动的人型机器人控制

    有了大模型作为智能上的加持,人型机器人已然成为新的风口。
    科幻电影中「安能辨我不是人」的机器人似乎已经越来越近了。
    不过,要想像人类一样思考和行动,对于机器人,特别是人型机器人来说,仍是个艰巨的工程问题。
    就拿简单的学走路来说,利用强化学习

    2024-06-04
    4800

联系我们

在线咨询: QQ交谈

邮件:442814395@qq.com

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息

关注微信公众号