
英伟达含量为零!华为密集模型性能比肩DeepSeek-R1,纯昇腾集群训练
英伟达含量为零!华为密集模型性能比肩DeepSeek-R1,纯昇腾集群训练密集模型的推理能力也能和DeepSeek-R1掰手腕了?
密集模型的推理能力也能和DeepSeek-R1掰手腕了?
终于,华为盘古大模型系列上新了,而且是昇腾原生的通用千亿级语言大模型。我们知道,如今各大科技公司纷纷发布百亿、千亿级模型。但这些大部分模型训练主要依赖英伟达的 GPU。
字节对MoE模型训练成本再砍一刀,成本可节省40%! 刚刚,豆包大模型团队在GitHub上开源了叫做COMET的MoE优化技术。
M3 Ultra终极引擎,可跑千亿模型
2025年,中国大模型迎来最高光时刻。DeepSeek凭借深度推理、低成本强势崛起,中科院系AI企业祭出的YAYI-Ultra大模型在代码能力上超越GPT-4o,成功跻身OpenCompas榜单全球前十,高精度和低能耗兼而有之。
字节出了个全新架构,把推理成本给狠狠地打了下去!推理速度相比MoE架构提升2-6倍,推理成本最高可降低83%。
RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程,通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节,繁琐的工作流程往往让人无从下手。
钻戒保值?不,现在流行买智能戒指保健康。 奢侈品这么拥挤的赛道,智能戒指也是挤进去了。
在人工智能领域,与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统,更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步,但在实际应用中,这些模型仍然存在不足之处:
这可能是能效表现最好的 x86 处理器。