AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
第一层:数据基础层第二层:算法与模型层第三层:应用服务层第四层:用户交互层02数据基础层数据基础层是AI产品架构的最底层,也是一切智能的源头。它主要需要考量以下内容:1.数据收集数据收集首先要确定数据的来源。对于AI产品而言,数据源多种多样。内部数据源可能包括企业自身积累的业务数据,如电商企...
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
(iii)随着网络深度的增加,输入空间与隐层空间的拓扑结构差异越来越小,这也揭示了为什么越深的神经网络能够达到越高的人脸识别精度。图2:(a)我们首先使用基于ResNet-50架构的ArcFace模型对MS1MV2训练集执行推断,以此来探究数据量与拓扑结构差异之间的关系。在推断时,batch-size被分别设置为256、1024...
上海院 | Y-GAMA在框架结构优化设计中的应用
厂房栋包含厂房区域和办公区域,二层和三层层高为4.9m,厂房区域屋面高度为16.640m,办公区域屋面高度为23.9m。厂房栋二层厂房区域活荷载为6.0KN/m2,三层厂房区域活荷载为6.5KN/m2,四层为混凝土与钢结构组合结构。厂房栋的效果图如下图1所示,结构模型如图2所示。图1:厂房栋效果图图2:厂房栋模型图2.GAMA的运...
2027金融业人工智能支出将达970亿美元!原银监会主席尚福林:金融...
AI赋能数字金融存在模型不透明、不可预知以及网络安全等风险“人工智能在金融领域的应用有三个核心要素:数据、算法和算力。”尚福林认为,人工智能凭借强大的计算能力和丰富的数据资源,有望在金融领域发挥越来越大的作用,其中包括提升金融服务效率、提供个性化服务,以及增强风险管理能力等多方面。实际上,根据国际数据公司...
万字解读新加坡金管局《全球Layer 1 - 金融网络的基础层》白皮书
GL1的架构可以被描述为数字资产平台的四层概念模型中的基础层。这个四层模型最早在新加坡金融管理局(MAS)的「守护者项目(ProjectGuardian)——开放和互操作网络」及国际货币基金组织(IMF)的「ASAP:数字资产平台的概念模型」工作论文中引入。尽管仍在考虑中,GL1与其他组件层的预期互动可以描述如下:...
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
为了验证这一观点,研究者进行了一个有趣的实验(www.e993.com)2024年10月23日。实验中让模型预测以前缀1、2、3、4、5、6、7、8、9、10开头的后续序列,并固定特征A/1/3450为最大值。实验结果显示,模型会生成由阿拉伯文字组成的后续序列,而不加干涉时则会生成数字序列。因此,研究者确信这些特征与网络中MLP的功能真正相关,而不仅仅是基础数据...
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
7B的意思是模型参数的数量为70亿,这个数据包含嵌入层(Embedding)的参数,模型网络结构中的权重(weight)和偏差(bias)的总和,从官方发布的报告(httpsstorage.googleapis/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf)来看,所有参数总和应该是85亿(Table2中嵌入层参数+非嵌入层参数),这里的7b命名可能也是考虑到与差不...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.2.1.循环神经网络-RNN1.2.1.1.循环神经网络循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一个时间步使用相同的定义...
大模型基础架构的变革:剖析Transformer的挑战者(中)
四、niRepLKNet(UniversalPerceptionLarge-KernelConvNet)UniRepLKNet是由腾讯和香港中文大学联合发布的一种基于大核卷积神经网络(CNN)的大模型基础架构。UniRepLKNet采用大核CNN,可以处理多种模态的数据,如图像、音频、时序预测等。UniRepLKNet提出了四条指导原则,用于设计大核CNN架构,同时采用硬件感知的并行算法...
2024年AIGC应用层10大趋势
AIGC经历了三波进步浪潮,包括大模型涌现、应用层快速创新和深度业务场景应用。第一波:大模型涌现:这一阶段以GPT为代表的预训练大模型的出现为标志,它们为生成式人工智能(GenAI)的发展奠定了基础。这些大模型通过自监督学习在大量无标注数据上进行训练,展现出强大的泛化能力,能够处理各种自然语言处理任务。