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TurboTransformers算是比较早期指出输入变长需要新的Batching方法的论文。在2020年上半年,我开始思考如何把变长输入Batching方法扩展到Decoder架构中。...
“操作系统管理着计算机的资源和进程,以及所有的硬件和软件。计算机的操作系统让用户在不需要了解计算机语言的情况下与计算机进行交互。”这是我们对计算机系统的最初理解。...
AI可以被用来进行自动化网络攻击,这种攻击更加隐蔽、快速和难以防御。例如,AI可以快速识别和利用软件漏洞,或者通过机器学习来提升钓鱼攻击的成功率。...
数据基础设施是从数据要素价值释放的角度出发,在网络、算力等设施的支持下,面向社会提供一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障服务的一类新型基础设施,是覆盖硬件、软件、开源协议、标准规范、机制设计等在内的有机整体。...
重要的是如何计算输出矩阵中的每个单独元素,这可以归结为两个非常大的向量的点积 - 在上面的示例中,大小为 12288。这由 12288 次乘法和 12277 次加法组成,它们累积成一个数字– 输出矩阵的单个元素。...
David Bourgin 表示他一直在慢慢写或收集不同模型与模块的纯 NumPy 实现,它们跑起来可能没那么快,但是模型的具体过程一定足够直观。每当我们想了解模型 API 背后的实现,却又不想看复杂的框架代码,那么它可以作为快速的参考。...
长期来看,国产CPU、GPU、AI芯片厂商受益于庞大的国内市场,叠加国内信创市场带来国产化需求增量,我们预期国内AI芯片的国产化比例将显著提升,借此机会进行产品升级,逐渐达到国际先进水平,突破封锁。...
当下智算时代虽然在初级阶段,依托AI大模型形成的新一代算力基础设施和AI应用已经在诸多领域崭露头角。 数字中国愿景的实现,基石在于夯实数字化基础设施建设。...
微软在全球拥有超过10.5万名安全和威胁情报专家,为政府提供关于网络安全的宝贵见解。该公司每天合成64万亿个信号,使用复杂的数据分析,并拥有人工智能算法来抵御网络威胁。...
大模型的参数量主要取决于隐藏层的维度和构成模型的Block的数量,我们假定隐藏层的维度为 h,Block 的数量为 i,那么,大模型的参数量为 。...
AI赛道投资火热,基建与应用两端爆发 当前中国资本市场对于AI领域的主要关注在两端:前端基础设施部署及后端应用开发;AI相关应用开发正由虚转实,落地实体经济的场景应用结合AI原生应用的组合布局初见端倪。...
许多早期的机器学习算法需要人工标记训练示例。例如,训练数据可能是带有人工标签("狗"或"猫")的狗或猫的照片。人们需要标记数据的需求使得创建足够大的数据集来训练强大的模型变得困难且昂贵。...
卷积后产生的特征图中的值,越靠近1表示与该特征越关联,越靠近-1表示越不关联,而我们进行特征提取时,为了使得数据更少,操作更方便,就直接舍弃掉那些不相关联的数据。...
高分辨率遥感图像已经成为复杂变化检测的有力工具。然而,在复杂场景中执行稳健的变化检测仍然是一个艰巨的挑战。变化检测聚焦“非语义变化”中的“有效变化”,即,由大气条件、遥感器、配准等引起的非语义变化,以及与下游应用无关的语义变化都应该被忽略。...
Patel 以其基于深度学习的动作捕捉系统 WildPose 获得计算机感知类别的“谷歌研究学者奖”。MathWorks 也为该实验室的研究提供了大力支持。...
性能重大提升的背后往往是模型设计的改变。不过有些时候对模型进行微调也可以提升机器学习的性能。最终的判断可能会取决于你对相应任务的基准测试结果。...
算力卡的核心当然还是计算芯片,会搭配大容量高带宽的内存、缓存,以及搭载CPU用于调度,为了帮助数据传输,便会使用高速通道,这便是PCIe(高速串行计算机扩展总线标准)在系统中的作用:提供总线通道。...
人工智能的黑箱效应与推演结果可验证之间存在矛盾。充分理解人工智能做出决策的机理,需要相当高的专业门槛,这带来了严重的黑箱效应。...