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人工智能会取代视觉特效师的角色吗？
人工智能在视觉效果(VFX 领域的集成是一种变革力量，通过引入无缝和数据驱动的方法，彻底改变了传统的工作流程。 人工智能和视觉特效之间的这种协同作用不仅简化了整个制作流程，而且提高了视觉特效师的创作能力。 自《终结者》和《黑客帝国》等经典电影以来，视觉...
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为什么微软必须拯救OpenAI
雇佣 CEO，雇佣团队，派遣 CEO 回去，坐上董事会——微软将不惜一切代价让 OpenAI 保持运行。 译自Why Microsoft Has to Save OpenAI。 生成式AI明星公司OpenAI的混乱瓦解，就像一个提前的感恩节家庭争吵，起初...
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淘天集团联合爱橙科技开源大模型训练框架Megatron-LLaMA
9月12日，淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架——Megatron-LLaMA，旨在让技术开发者们能够更方便地提升大语言模型训练性能，降低训练成本，并保持和LLaMA社区的兼容性。测试显示，在32卡训练上，相比HuggingFace上直接获得的...
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QPS提升近10倍！解读飞桨加持下的文心一言满月成绩单
近期，一直犹抱琵琶半遮面的国内各路AI相关厂商，扎堆发布大模型。一时间，百“模”大战，鱼龙混杂。 此前，作为全球第一个正式发布大模型的大厂，百度文心一言的一举一动，成为业界关注的焦点。 就在4月19日，时隔文心一言发布1个月又3天，一张“百度飞桨对文心...
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马斯克星舰再爆炸，飞船信号丢失自毁！“是失败更是成功”
星舰二次试飞，一波三折，宣告失败！ 但马斯克再次发来贺电。 网友们一水儿“祝贺”！ 时隔7个月后，号称全球最体积最大、推力最强的运载火箭，再次向太空发起挑战，600多万网友在线围观。 按照计划，它成功点燃33个猛禽发动机。 2分54秒时，火箭一级和...
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百度搜索深度学习模型业务及优化实践
作者 | Xin 导读 百度搜索架构部模型架构组，致力于将最新的人工智能技术以更低的成本被百度数亿用户体验到。这个过程中会面临非常多的系统、工程层面的问题，甚至在深度学习模型领域，我们看到越来越多的工作并不拘泥于工程本身。 本文主要分享模...
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数据采集在现代科技中的应用与挑战
随着科技的不断发展，数据采集已经成为了现代科技中不可或缺的一部分。数据采集可以为公司、产品或人员提供有用的信息，帮助他们更好地了解市场、用户需求和自身情况。本文将重点介绍数据采集在现代科技中的应用和挑战，包括传感器技术、设备监控技术、人工输入技术和自动化技...
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DirectShow流媒体数据的采集及图片的捕获
DirectShow位于应用层中。它使用一种叫Filter Graph的模型来管理整个数据流的处理过程；参与数据处理的各个功能模块叫Filter；各个Filter 在Filter Graph中按一定的顺序连接成一条“流水线”协同工作。按照功能来分，...
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OpenTelemetry系列 （三）｜ 神秘的采集器 - Opentelemetry Collector
前言 上个篇章中我们主要介绍了OpenTelemetry的客户端的一些数据生成方式，但是客户端的数据最终还是要发送到服务端来进行统一的采集整合，这样才能看到完整的调用链，metrics等信息。因此在这个篇章中会主要介绍服务端的采集能力。 客户端数据上报...
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我在超化研究上的日志采集架构设计
软件工程师罗小东，多年平台架构和落地经验，在与社区团队研究超自动化方面的设计和产品方向。 背景 以下是针对超化管理超化的设计，因此会偏向技术方向的阐述。 目前对于超化的关注点似乎更多集中在方法论方面，而较少关注具体实现，目前仍处于探...
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如何高效训练？综述汇总：大型深度学习训练的并行分布式系统
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 23年1月论文“Systems for Parallel and Distributed Large-Model Deep Learning Training“， 来自UCSD。 深度学习（DL）已经...
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国内最大开源模型发布，无条件免费商用！参数650亿，基于2.6万亿token训练
国内规模最大的开源大模型来了： 参数650亿、基于2.6-3.2万亿token训练。 排名仅次于“猎鹰”和“羊驼”，性能媲美GPT3.5，现在就能无条件免费商用。 它就是来自深圳元象公司的XVERSE。 根据算力、资源限制和具体任务需求的不同，我们能对...
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Together AI发布RedPajama v2：包内30万亿token数据集，用于训练大型语言模型
Together AI最近发布了RedPajama v2，这是一个庞大的在线数据集，包含了30万亿token，成为目前公开可用的最大数据集之一，专门用于学习型机器学习系统的培训。 对于像Llama、Mistral、Falcon、MPT和RedPajama等...
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对比GPU，使用FPGA创建神经网络
当代的CPU按照一维方式进行计算，顺序执行指令，并将算法分解为逐条加载和执行的指令。然而，未来的计算发展趋势表明，我们将越来越多地依赖硬件加速器来支持并行执行，这将成为计算的常态。这种发展趋势将统一算法和硬件结构的利用，从而实现更快、更高效的解决方案。...
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度小满自动机器学习平台实践
一、机器学习平台 首先介绍一下度小满机器学习平台的背景、发展过程以及现状。 1、业务场景 度小满是一家金融科技公司，公司内部的业务场景主要分为三个方面： 智能风控：涉及关系数据挖掘、文本数据挖掘、情感分析等 NLP 技术，及人脸识别等 CV 技术。...