甲骨文的ZettaFLOPS计算蓝图:超越现有的AI平台
甲骨文的ZettaFLOPS计算蓝图:超越现有的AI平台在全球人工智能(AI)计算竞争中,甲骨文(Oracle)与英伟达联手,希望在2025年达成一个前所未有的计算能力目标——实现多ZettaFLOPS(即每秒进行千万亿次浮点运算)的计算性能。
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在全球人工智能(AI)计算竞争中,甲骨文(Oracle)与英伟达联手,希望在2025年达成一个前所未有的计算能力目标——实现多ZettaFLOPS(即每秒进行千万亿次浮点运算)的计算性能。
Self-play RL 开启 AGI 下半场
阴谋论的“兔子洞”,被AI破解了!
进万企,解难题,优环境,促发展。
OpenAI o1 在数学、代码、长程规划等问题取得显著的进步。一部分业内人士分析其原因是由于构建足够庞大的逻辑数据集 <问题,明确的正确答案> ,再加上类似 AlphaGo 中 MCTS 和 RL 的方法直接搜索,只要提供足够的计算量用于搜索,总可以搜到最后的正确路径。然而,这样只是建立起问题和答案之间的更好的联系,如何泛化到更复杂的问题场景,技术远不止这么简单。
作为谷歌 DeepMind 机器学习团队的重量级人物,Nando de Freitas 曾共同领导开发出了 Imagen 2、Gato、Genie、Griffin、Lyria 等名噪一时的大模型产品。
LLM 应该改名吗?你怎么看。
做自己擅长的事。
AIGC,可真是个好东西。
近年来,人工智能模型的能力显著提高。其中,计算资源的增长占了人工智能性能提升的很大一部分。规模化带来的持续且可预测的提升促使人工智能实验室积极扩大训练规模,训练计算以每年约 4 倍的速度增长。