Meta的新眼镜Orion,就是下一代消费级AI设备的“GPT3时刻”
从扎克伯格本人对AI场景构想的访谈中可以看出,Meta一部分路线已经体现在Quest生态之中,而另一部分选择献给Orion。有了Meta当家大模型LIama3.2的加持,MetaAI可以在Orion上识别周围环境物体,并可以进行虚实融合展示,比如TheVerge记者通过Orion中的MetaAI识别摆放在桌子上的配料,制作冰沙,在内容端,Orion在演示中可以结...
RTX2080(Ti)首发评测:老黄这样定义新显卡,光线追踪+AI
在上一代帕斯卡(Pascal)显卡上,GP102大核心的CUDA核心数最多3840个,而图灵GPU的TU102核心完整版是4608个CUDA核心,不过RTX2080Ti现在只使用了4352个,从3584到4352意味着CUDA核心数增加了21%,这个增幅并不算高,因为图灵这一代的CUDA架构着重于提升性能,NVIDIA宣称每个CUDA核心的性能提升了50%。TU102核心的SM单元...
这款AI 图形初创公司:平价且好用的新选择
这款AI图形初创公司:平价且好用的新选择NapkinAI希望您在演示文稿和谷歌幻灯片中少用些词。Napkin是一种文本转视觉的AI工具,您可以将文本上传到空白文档,也就是所谓的“餐巾纸”上,它会生成您信息的视觉表示。随着像ChatGPT这样的聊天机器人和像Midjourney这样的图像生成器等生成式AI技术的进...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
结果显示,当视觉输入超出预期时,V1中的层2/3神经元会选择性地增强对该输入的反应。研究进一步表明,这种增强反应是由来自丘脑枕叶核的输入和皮层中的血管活性肠多肽(VIP)抑制性中间神经元共同作用实现的。具体来说,VIP神经元通过抑制一种生长抑素表达的抑制性中间神经元亚群,使得枕叶核对最具选择性的V1神经元的反...
回国6年干出一个AI芯片准独角兽,专访中昊芯英创始人杨龚轶凡
类似于CUDA这样的软件生态系统,是芯片公司技术护城河的重要组成部分。CUDA为英伟达的GPU构建了一个强大的软件开发平台,使得开发者能够轻松利用GPU的计算能力进行AI应用开发。但如今,CUDA在AI软件生态中的统治地位正在受到挑战,PyTorch框架与微软的合作,正致力于在其内部开发替代CUDA的底层架构,这意味着CUDA在AI领域的...
芯片三巨头的“疯狂”并购,成败几何?
Rivera长期管理英特尔的DCAI(数据中心与AI)集团,PSG是她负责的一部分(www.e993.com)2024年10月10日。Rivera表示,作为新FPGA公司的首席执行官,她将寻求增长、更高的利润、更多元化的销售渠道,以及利用英特尔的芯片组技术和制造实力更快地开发衍生FPGA的能力。对于英特尔PSG来说,回归运营独立性可能会带来一股清新的空气。自2015年收购Altera以来,...
OpenAI「大管家」8000 字深度对话:生成式AI的下一步是什么?
BradLightcap:我认为对我们来说,令人兴奋的部分是从企业的角度来看,你会想到大型企业有多复杂,有多少低垂的果实可以说。对于这个特定的事情,我们实际上可以将工作流程的一部分外包给一个AI,不仅可以在基线水平上完成,而且还会随着时间的推移做得更好,并逐渐掌握整个价值链。它只是让人们专注于其他事情。这就...
为什么懂行用户都选择CPU做AI推理?
好比一种新的数据“打包”方法,在AI推理时,可在不牺牲结果质量的情况下加快推理速度。为了能够帮助用户更容易地部署和执行深度学习模型的推理任务,AMDEPYCCPU还做了一系列的软件优化↓??提供机器学习图形编译器能够识别和处理不同机器学习框架(TensorFlow、PyTorch、MXNet等)构建的模型和算法,开发者无需担心底...
AI算力芯片天下一分为四,中国实力渐显
算力需求主要分为两部分,包括训练算力和推理算力。训练芯片用来训练大模型,算力和精度要求高。推理芯片是在已经完成训练的模型上,根据输入数据反馈输出结果,算力和精度要求都低很多。2023年,AI大模型掀起的新一轮人工智能应用热潮,对智能算力的需求增长尤其显著。《AI算力产业链全景梳理报告》显示,2023年—2027年...
像生成图像一样“生成”新材料,AI4Science显神通丨科创要闻
目前,Gemini1.0推出3款不同版本模型Ultra、Pro和Nano,GeminiUltra是规模最大且功能最强大的一个,适用于高度复杂的任务,经当前LLM(大型语言模型)领域中广泛使用的32个基准测试,在大部分测试中表现出“最先进的性能”,不仅击败了OpenAI的GPT-4,甚至在MMLU(大规模多任务语言理解)基准测试中超越人类专家。