为了应对大模型不断复杂的推理和训练,英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs,纷纷开始研发全新的硬件解决方案。
来自主题: AI技术研报
6934 点击 2024-02-17 11:06
为了应对大模型不断复杂的推理和训练,英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs,纷纷开始研发全新的硬件解决方案。
神经网络的概念、技术基本实现原理、应用场景与产品案例等方面的内容,一起来看看,或许会对AI产品经理们有所帮助。
在ChatGPT火爆出圈后,越来越多的人对人工智能、深度学习、神经网络等名词更加好奇,身边的朋友最近也频繁的问我,AI究竟为什么如此强大?今天我就用大家都看得懂的小学数学知识,来带大家感受人工智能的魅力,带大家认识神经网络。
DeepMind最新研究发现,只要模型设计上没有缺陷,决定模型性能的核心可能是训练计算量和数据。在相同计算量下,卷积神经网络模型和视觉Transformers模型的性能居然能旗鼓相当!
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与线性神经网络相比,液态神经网络具有类似人脑的非线性和创造性,是人工智能领域的一个重要而独特的元素。它们在应对天气预测、股市分析和语音识别等复杂挑战方面表现出色,而这些领域以前一直由人类主导的。
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