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
在全球100+网络开展自智网络实践,为大模型赋能自智网络提供了广阔肥沃的土壤。问:星云通信大模型有哪些特点?是如何成为高阶自智网络的加速器?答:如果说通信大模型是大脑的话,那么业务框架中的RAG(检索增强生成)就是眼睛、Agent就是手脚。大脑、眼睛和手脚通过拟人化协作,支撑好自智网络具体场景的各项任务。对于...
你心目中TOP10的数模竞赛算法模型有哪些?
1.预测模型神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。应用领域:人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应...
大模型时代的网络安全:百模大战背后的“隐忧”
“传统意义上以追求炫技为主的‘黑客’已经成为犯罪团伙组织,其背后有大量武装到牙齿的专业化黑客组织在网络上进行犯罪活动。这就导致外部的威胁已经从单个的黑客变成了团体化的组织。”李博说道。在这些问题的驱动下,传统的安全体系出现了“看不见的难题”。换言之,网络上存在的很多安全问题与安全事件变得不可见。...
AI大模型有望再扩1000倍!剑桥耶鲁康奈尔:PNN是变革关键
01物理神经网络(PNN)被认为是实现AI模型再扩展1000倍的关键,有望解决当前AI系统的能耗、吞吐率和延迟问题。02PNN训练方法包括计算模拟、物理感知反向传播训练、反馈对齐、零阶梯度和无梯度训练等,各种方法各有优缺点。03除此之外,量子计算、概率计算、光子计算、光物质计算和混合计算等都是PNN技术的发展方向。
哪些年度热词能被词典收录?这些词语有什么特点?
具体要求为:表达形式符合现代汉语的构词规律和语音语法特点,意义表达准确,音节长短得当(www.e993.com)2024年10月23日。年度热词“村超”“村BA”均为体育赛事,前者归为流行语,后者归为网络用语,应该是基于语言形式的考虑。至于那些谐音词语,大多本有相应的词语,主要是在语用层面上使用,很难收进《现汉》。较长的短语如“特种兵式旅游”“...
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...
一个全球性的优质供应链应该具备哪些功能和特点
李芏巍:具象来说,优质供应链需要有一套完整的质量控制体系,以确保产品质量符合国际标准;需要有高效的信息流和物流系统,以保证供应链的顺畅运作;需要有强大的应变能力和灵活性,以应对各种突发情况;需要有广泛的合作伙伴网络,以保证资源的充足和供应链的稳定。那么这些功能和特点的实现,需要供应链管理者具备专业...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
哈佛大学的干细胞和再生生物学家团队,与麻省理工学院和哈佛大学Broad研究所的三位同事合作,提出了一种新的嵌合体类器官模型,用于研究大脑发育和疾病的个体差异。为了更好地研究人类大脑的发育和疾病,研究团队从五个捐献者中获得多能干细胞,开始类器官的培养过程,使这些细胞分化成所需的神经祖细胞类型。然后,他们将每...
大模型工具学习探索
环境(Environment):模型或工具实施所处的场景,包括物理环境和虚拟环境等。工具学习框架的整体流程始于人类用户,具体如下:指令发送:人类用户向Controller(大模型)发送一个指令;规划:大模型接收指令后进行一系列的规划,如复杂的任务需要的步骤以及每个步骤所需的工具集。