英特尔公布AI加速器新路线图,Jaguar Shores继Falcon Shores之后...

在SC2024超级计算大会期间,英特尔对外公布了其AI加速器的新路线图,确认了FalconShores的继任者——JaguarShores。据英特尔发布的“IntelGaudiAIAcceleratorRoadmap”图表显示,JaguarShores被标记为“下一代GPU加速器”。目前,FalconShores预计至少在2025年推出,因此JaguarShores的上市时间可能会是2026年或更晚。

摩根大通构建制胜数据和人工智能战略

Massa说,JPMC使用多种工具来测试LLM的各个方面,包括用于测试召回的面向召回的亚学习、用于测试精度的双语评估亚学习(BLEU)、用于衡量召回、忠实度、上下文相关性和答案相关性的Ragas,以及用于测试模型如何随时间变化的Elo评级系统。对人工智能系统缺乏信任的另一个副作用是对可解释性的需求增加。Massa回忆起所有软件工程...

...立下“最后期限”,27 岁创始人已经给 AI 准备好「人类最终测试...

第二,是AI研究员智能体的出现——能够真正担当AI研究工作的模型。这个目标需要多久才能实现?没人说得准。但我认为,这将是我们见证的第一个真正的AI自我进化形式,它必将成为模型发展历程中的关键转折点。让我们回顾一下:在前方等待着我们的,是一个个激动人心的技术里程碑,是无数令人振奋的机遇。但要实现...

人工智能如何改变无人机?

人工智能可以对电机速度进行微调,以确保稳定性和能效,尤其是在精度至关重要的挑战性环境中。3.摄像头和传感器无人机配备有摄像头和各种传感器,如激光雷达、红外和超声波传感器。这些为无人机提供视觉和环境数据。人工智能驱动的计算机视觉算法实时处理这些数据,使无人机能够识别物体、检测环境变化并对目标进行分类。

梁建章:人工智能将取代哪些行业?

创新是可以部分自动化的,人工智能可以帮忙自动做实验,记录数据、分析数据,或者训练机器去提议各种的解决方案。比如,人工智能可以帮助人类搜寻和测试问题的解决方案(就像AI系统AlphaFold),还可以辅助做一些艺术创作。但是一般来说,人类在提出问题和需求方面仍然占据主导地位。

罗艺 潘璐|人工智能伦理法治保障的进路:概念认知、伦理挑战与制度...

人工智能算法嵌入在外形上表现为算法研发者通过技术性指令作用于特定的机器,这种活动具有较高的嵌入性,并推动了算法的机制化(www.e993.com)2024年11月26日。将算法嵌入生成式人工智能的过程意味着算法主体固有的歧视和缺陷也将成为人工智能技术的风险源之一,会造成例如“算法歧视”“算法黑箱”“信息茧房”等技术风险。“信息茧房”是算法技术为使用...

对话| 元戎启行周光:今天的自动驾驶是模型拖后腿

人工智能的产生需要模型、数据和算力。而在物理世界,目前唯一产生大量数据的场景就是智能驾驶——不是用几百辆车,在几个城市做泛化性测试,而是几百万辆车每天跑在路上,收集多样性的数据。像特斯拉那样,自己拥有车、数据和模型,当然最便利。如果没有,那就和车企紧密合作。

Anthropic创始人访谈:不是因为Altman 与微软合作而离开OpenAI...

我们会根据负责任的扩展策略进行内部测试,然后与美国和英国的人工智能安全研究所以及特定领域的其他第三方测试人员达成协议,以测试模型的化学、生物、放射和核风险(CBRN)。我们认为模型目前还不构成这些严重风险,但我们希望评估每个新模型,看看我们是否开始接近这些更危险的能力。

直击港科大!沈向洋院士对话英伟达黄仁勋,解答你最关心的AI三大问题

最后一步是“推理”,也就是测试阶段。有些问题的答案可以直接得出,而有些则需要一步步分解,用第一性原理逐一解决。这可能需要迭代或模拟各种结果,因为答案可能并非预测性的。这就是我们所说的“思考”。而思考得越深入,答案的质量可能就越高。现在我们有三个人工智能发展的核心领域,每一个都需要大量的计算资源,并...

「改革创新」邵春堡:人工智能的安全风险大过一般科技问题

2、发挥AI智能决策优势与带来算法鲁棒性的矛盾人工智能、大数据等技术兼有生产力与生产关系的属性,在发挥其物质生产智能化的作用中,也利用其智能优势参与辅助性决策、治理和监管,智能化地处理大量数据,简化决策流程,有利提高决策的科学性和运营效率。但以深度学习为代表的AI普遍遭遇鲁棒性问题,易受对抗攻击、后门攻击...