从架构、工艺到能效表现,全面了解LLM硬件加速,这篇综述就够了
从那时起,翻译和语音识别等任务取得了长足的进步。在这个过程中,人工智能(AI)和机器学习(ML)是技术进步的关键。ML作为AI的一个子集,其允许计算机从数据中进行学习。一般来说,ML模型要么是有监督的,要么是无监督的。在接下来要介绍的这篇论文中《HardwareAccelerationofLLMs:Acomprehensive...
2024诺贝尔物理学奖授予Geoffrey Hinton、John Hopfield
2012年,GeoffreyHinton在多伦多带领的研究小组实现了深度学习的重大突破,彻底改变了语音识别和目标分类。他与学生AlexKrizhevsk、IlyaSutskever合作设计的卷积神经网络“Alexnet”以远超第二名的成绩在ImageNet2012挑战赛夺冠,将ImageNet数据集上的视觉识别错误率降到了15.3%,仅有此前的一半。这成为了...
干货| 2 万字综述多模态大型语言模型(MLLM)
鉴于MLLM时代才刚刚开始,我们将不断更新这份综述,并希望它能激发更多的研究。相关的GitHub链接收集了最新的论文,可在httpsgithub/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models找到。(注释:"无需OCR的数学推理"指的是系统能够直接理解和处理数学内容,而无需首先通过光学字符识别(OpticalCharacter...
清华、小米、华为、 vivo、理想等多机构联合综述,首提个人LLM智能...
随着语音识别技术的成熟,现在已经能非常方便地将语音信息转换成文本。在将用户命令转换成文本后,个人LLM智能体应该能自动进行规划和采取行动。尽管规划对传统DNN来说很困难,但基于LLM的智能体在这方面却表现很好。之前已有一些综述论文讨论了LLM智能体的规划和推理能力。这篇论文关注的重点是操作个人数据以...
香港理工最新GAN综述论文;小鹏汽车判别式多模态语音识别
本周的重要论文包括香港理工大学的最新GAN综述论文以及小鹏汽车提出的判别式多模态语音识别模型。目录:MachineLearningonGraphs:AModelandComprehensiveTaxonomyGenerativeAdversarialNetworks(GANs):Challenges,Solutions,andFutureDirections
总结过去三年,MIT发布AI加速器综述论文
过去几年,关于人工智能和机器学习加速器的发展进行到哪一阶段了?来自MIT的研究者通过一篇综述性文章总结了过去三年关于AI加速器和处理器的调查(www.e993.com)2024年10月17日。过去这一年,无论是初创公司还是成熟大厂,预告、发布和部署人工智能(AI)和机器学习(ML)加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理,对于许多发布加速器报告的公司来说,他们...
最新《图神经网络》综述论文,35页209篇文献详尽阐述GNN
新智元导读图神经网络一直是业界关注的热点之一。最近来自印度国家理工学院的学者发布了《图神经网络》综述论文。在过去十年左右的时间里,我们见证了深度学习让机器学习领域重新焕发活力。它以最先进的性能解决了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的许多问题。这些领域的数据一般用欧几里得空间表示。其他许多领域...
30年历史回顾,Jeff Dean:我们整理了一份“稀疏专家模型”研究综述
该论文详细阐述了路由算法的分类,并进一步说明了该领域的关键问题——负载均衡。稀疏专家模型的迅速发展稀疏专家模型的影响正在迅速蔓延到NLP以外的其他领域,包括计算机视觉、语音识别和多模态应用。尽管领域不同,但模型的架构和算法大致相同,下表1显示了不同域的稀疏层输入表征。稀疏专家模型近几年的发展非常迅速...
论文:人工智能现状、任务、构架与统一
(1)计算机视觉(暂且把模式识别,图像处理等问题归入其中)、(2)自然语言理解与交流(暂且把语音识别、合成归入其中,包括对话)、(3)认知与推理(包含各种物理和社会常识)、(4)机器人学(机械、控制、设计、运动规划、任务规划等)、(5)博弈与伦理(多代理人agents的交互、对抗与合作,机器人与社会融合等...
【神麻人智】大数据和人工智能在医疗保健中具影响力的应用
目前在医疗临床使用较多的主要有四种:一是智能影像,二是智能语音,三是医学机器人,四是临床智能决策。智能影像和语音是基于医疗图像和语音识别技术发展起来的,由于医学影像资料获取门槛较低且更有可能作为标准化,所以智能医学影像目前发展最为成熟,临床接受度最高,只不过仍然不属于医疗最核心领域。“医疗影像+AI”最早...