中科大/华为诺亚出手！芯片性能≠布局评分，EDA物理设计框架全面开源
中科大/华为诺亚出手！芯片性能≠布局评分，EDA物理设计框架全面开源芯片物理布局，有了直指性能指标的新测评标准！
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9686 点击 2024-08-12 13:53
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芯片物理布局，有了直指性能指标的新测评标准！
2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。
最近，这几位TED演讲者，在外网形成了病毒式传播，然而，他们竟然全都不是真人？！答案揭晓后，五百万网友简直惊掉下巴。这5张图里，你能发现几个bug？
眼见为实？在AI时代，这句话该过时了。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio的下一步动向公开了，关于AI安全——
七年前，论文《Attention is all you need》提出了 transformer 架构，颠覆了整个深度学习领域。
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在本篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型（从 RAG 角度） 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型