“按键”伤人怎么治?面对网络暴力,看这部法律如何“亮剑”!-中国...
1.建立健全网络暴力信息特征库和典型案例样本库网络信息服务提供者应当在国家网信部门和国务院有关部门指导下细化网络暴力信息分类标准规则,建立健全网络暴力信息特征库和典型案例样本库,加强对网络暴力信息的识别监测。2.建立健全网络暴力信息预警模型网络信息服务提供者应当建立健全网络暴力信息预警模型,综合事件类别、针...
计算机行业深度研究:全球大模型将往何处去?
我们认为,虽然单个小模型相比于大模型训练算力需求并不大,但是一方面小模型本身的训练数据集在不断增加,另一方面,未来在终端AIPC和手机,甚至车机和机器人上,都有可能部署终端模型,因此定性看,小模型总体的训练和推理算力需求仍然可观。特点#2:原生多模态逐步成为头部大模型的标配能力OpenAI的GPT系列在...
应对AI模型训练的网络挑战:智算网络负载均衡创新解读
随着AI模型参数规模、AI训练集群规模增大,AI并行训练技术从TP(TensorParallelism)、PP(PipelineParallelism)、DP(DataParallelism)到EP(ExpertParallelism)、CP(ContextParallelism)的演进,AI模型训练过程中的通信开销比重也会越大。2智算网络中AI训练的流量特征区别于传统通用计算网络中流量通信关系复杂多变,以...
中兴通讯徐坤:以通信大模型助力自智网络向高阶L4迈进
在通信网络的重大保障中,中兴基于星云通信大模型,打造保障助手,赋能事前、事中和事后三阶段各个环节,快速生成保障方案;通过大屏智能体、问题分析智能体、主动感知智能体等多智能体协同工作,完成感知、分析、处置、报告的工作流闭环,实现7*24小时保障;通过大模型对话引导方式,把专家经验传递给运维人员,使得能力拉齐到专...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
研究者选择稀疏自编码器主要基于两个原因:首先,稀疏自编码器作为一种神经网络能够轻松应用到非常大的数据集上;其次,使用稀疏自编码器能够避免从模型本身无法访问的激活中恢复特征。在稀疏自动编码器设置中,特征的激活是编码器的输出:其中We是编码器的权重矩阵,bd和be是预编码器和编码器的偏置,特征方向是解码器权重...
飞桨框架进阶3.0!一文讲透“大模型训推一体”等五大新特性
3)自动并行,降低大模型场景模型开发和性能优化的成本,大幅提升大模型场景的用户体验(www.e993.com)2024年10月23日。高扩展中间表示PIR计算图中间表示(IntermediateRepresentation,即IR)是深度学习框架性能优化、推理部署、编译器等方向的重要基石。近些年来,越来越多的框架和研究者将编译器技术引入到深度学习的神经网络模型优化中,并在此基础上借助...
大模型2.0时代AI PC和AI云电脑的演进趋势
AI云电脑因其操作系统底层受限以及云端使用的特征,不提供基于终端底层能力的原生AI支持,更多以AI中心的打造,调用和汇聚生态应用。目前主要通过AI助手、AI空间、AI客服三大功能模块,为办公、教育、创作、生活等场景提供智能化支持。如天翼AI云电脑调用自有星辰大模型提供AI助手服务,同时在AI空间聚合智慧备课、智能评卷、图...
...3.0,“动静统一自动并行”等五大新特性构筑大模型时代核心生产力
????1)硬件发展趋势:结合硬件发展历史和技术演进特点,算力发展速度远大于访存性能、CPU性能和总线带宽;其中访存性能影响访存密集型算子(norm类,activation等)性能,CPU性能和总线带宽影响调度性能。基于编译器的自动融合的通用优化技术,可以将多个算子融合成一个大算子,通过减少访存量和算子数量,能够大幅提升模型性...
特斯拉智能驾驶|从视觉优先的技术路径到未来的挑战?
1.2数据驱动的神经网络FSD系统的另一个核心竞争力在于其强大的数据驱动能力。特斯拉在全球范围内拥有庞大的用户基础,这为其积累了大量的驾驶数据。自2020年FSDBeta版本在北美推出以来,特斯拉通过大量真实驾驶场景中的数据不断优化其神经网络模型。相比传统的规则驱动型自动驾驶系统,特斯拉采用了端到端的神经网络架构,...
基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现
摘要:为了实现精准、高效智能地监测交通流量变化情况,本文提出一种基于遗传算法改进的BP神经网络算法,构建精准的短时交通流预测模型。基于BP神经网络的结构和遗传算法的特点,总结了基于GA-BP短时交通流预测模型构建的全过程。通过对交通流特性以及短时交通流预测方法的分析,在考虑天气因素、节假日类型等多因素背景下,提...