大模型应用新战场:揭秘终端侧AI竞争关键
可以这样理解,如果说基础模型决定了大模型应用效果的上限,那么一系列AI优化技术,就决定了终端侧大模型应用体验的下限。作为普通消费者,值得期待的是,像高通这样的技术厂商,不仅正在理论研究方面快马加鞭,其为应用、神经网络模型、算法、软件和硬件的全栈AI研究和优化,也已加速在实践中部署。以高通AI软件栈为例。这...
分形比特币爆火后的思考:技术创新与代币分配
OP_CAT可以通过拼接数据、实现简单的算术运算等方式,增强比特币脚本的表达能力,使得比特币能够支持更复杂的智能合约。比如保险柜合约、默克尔树验证、树型签名等。通过OP_CAT,脚本可以访问更多的交易数据,从而实现更精细的控制。也可以实现递归限制条款,使得约束条件可以跨多个交易传递。三、FractalFractal(分形比特币)...
使用C++数组实现简单的栈数据结构
创建一个Stack对象,并对其进行一系列操作,包括入栈、出栈和查看栈顶元素。总结这个简单的栈实现使用C++数组作为底层数据结构,并通过封装提供了栈的基本操作接口。它遵循栈的后进先出(LIFO)原则,并通过异常处理机制提供了错误检查。在实际应用中,这种数据结构对于需要按照特定顺序处理元素的场景非常有用。今日头条看...
谷歌前CEO引爆科技圈的“大实话”演讲全文,13000字
Eric:在接下来的一年里,我们将看到非常大的上下文窗口、智能体和"文本转行动"等新技术的兴起,当它们能够大规模应用时将对世界产生的影响将超出我们目前的理解范围。这种影响将远超过社交媒体所带来的影响,我个人是这样认为的。以下是我的原因。在一个上下文窗口中,你基本上可以将其作为短期记忆。我对上下文窗口能达到...
河北农业大学2025研究生考试大纲:《数据结构》
3.2栈的应用,理解函数调用、递归的实现过程、能够利用栈解决表达式求值、括号匹配等问题;3.2队列,掌握队列及其特性,理解队列的抽象数据类型,掌握循环队列及其基本运算实现、链队列及其基本运算实现3.2.5队列的应用,能够利用队列解决银行排队、二叉树层序遍历、图的广度优先遍历等问题;...
高通自研芯片架构深度披露,Apple M系列迎来最强对手
如前所述,它支持光线追踪,这通过VulkanAPI及其光线查询调用在Windows应用程序中公开(www.e993.com)2024年9月25日。考虑到Vulkan在Windows上的使用有限,高通可以理解地不会深入探讨这个主题,但听起来高通的实现是2级设计,具有硬件光线测试,但没有类似于AMD的RDNA2的硬件BVH处理。
智能计算:最新进展、挑战和未来|算法|计算机|神经网络|人工智能...
三、智能驱动的计算智能计算有两大关键,分别是提高计算的通用性以及提高计算的智能化水平。智能计算理论包括但不限于人工神经网络、模糊系统和进化计算等经典智能计算,帮助实现计算的高度泛在性和智能化。智能系统在开始工作之前,首先要进行智能感知。感知智能在所有智能系统中都起着至关重要的作用。感知智能专注于多...
RISC-V如何推动边缘机器学习的发展
RISC-V将在转变各种应用场景的过程中持续发挥关键作用,这部分源于它具有开放、标准化的ISA以及高计算效率,可简化复杂AI算法在边缘设备上的实现。这种效率源自RISC-V架构最基本的构件:指令集。RISC-V以简化的ISA为基础,具有一套基本的整数指令(RV32I或RV64I),同时处理器架构师可以添加可选扩展,以适应各种使用场景...
芯原股份2023年年度董事会经营评述
通过将芯原自有的GPU和NPU原生耦合,利用芯原独有的FLEXA低功耗低延迟同步接口通信技术,实现二者的高效协同计算和并行处理。在计算和处理过程中,芯原的AIGPU还可根据不同的应用需求,选择用GPU来加速神经网络计算,或是将神经网络引擎在OpenCLAPI中作为“自定义设备”来部署,通过OpenCL来加速部分GPU的矩阵计算,从而...
半导体周报:英伟达GTC本周开幕,看好铜价上涨对铜靶材盈利水平的带动
英伟达创始人黄仁勋也曾表示,计算性能扩展的最大弱点是内存带宽,而HBM的应用打破了内存带宽及功耗瓶颈。在处理Meta的大语言模型Llama2(700亿参数)时,H200的推理速度比H100提高了2倍,处理高性能计算的应用程序上有20%以上的提升,采用HBM3e,完成了1.4倍内存带宽和1.8倍内存容量的升级。HBM的制程发展:目前市场上最新...