AI难取代职业包括数据科学家、医疗专家、软件架构师

今天,咱们就来聊聊那些AI最难取代的职业,看看它们如何在人工智能的世界里保持着自己的“智”高点。1.数据科学家:AI背后的“大脑”定义:数据科学家,顾名思义,就是那些能够从海量数据中挖掘出有价值信息的人。他们运用统计学、机器学习、编程等多种技能,将原始数据转化为企业的决策依据。主要工作内容:数据科学家...

复旦大学沈健团队:构建全新物理架构,寻找人工智能的另一条路

“人脑的可塑性是自主学习能力的重要基础。这种存算一体的的计算机架构与传统的冯诺依曼计算机架构完全不同。”沈健说，这就需要从更基础的层面设计物理架构，尤其是通过新材料和新器件的特性，如记忆性、相干性、非线性、涨落性、可塑性等，来构筑高能效的计算架构与范式。从2018年开始，沈健团队就开始思考，是否有...

专访王东升:RISC-V一定能成为AI时代的原生计算架构

一方面,随着生成式人工智能到来,以GPU为代表的AI加速器正在给全球数据中心的能耗和运维带来挑战,这凸显了低功耗架构的重要性。波士顿咨询集团(BCG)数据显示,到2030年,美国数据中心在美国总用电量的占比将达到7.5%,是2022年的三倍,将近美国家庭用电量的三分之一,主要原因是大模型训练和不断增加的人工智能查询。而R...

架构优先、先易后难,华为的制造业生成式AI方法论

其中,L0基础大模型包括视觉大模型、自然语言大模型、预测大模型、多模态大模型、科学计算大模型等;L1行业大模型是针对汽车、生命医药、电子等行业需求特点而构建的;L2场景模型则面向细分的应用场景,比如传送带异物检测、焊点质量检测、先导药物筛选、智能排产调度等。郭振兴认为,下一代大模型生产方式应该是“授人以渔...

AI大模型架构与产业链浅析(一)

一、人工智能架构人工智能架构目前有众多分类方法,虽然架构分层有些许切分上的差异,但总体来看,包括应用层、技术层,基础层。其中应用层,按按照服务的对象和功能进行分类,包括解决方案和应用平台。解决方案层可从产品端分析分为软件/硬件,从用户对象属性,分为b端和c端,从用户行业,细分为行业场景。

OceanBase CEO杨冰:人工智能时代,如何重构现代数据架构|2024 IT...

OceanBaseCEO杨冰：人工智能时代，如何重构现代数据架构｜2024ITValueSummit数字价值年会9月11日-14日，由钛媒体与ITValue共同主办的2024ITValueSummit数字价值年会在三亚举行(www.e993.com)2024年11月24日。此次峰会主题为“ReadyForAI”，交流经验教训，交叉行业思考，推动创新交易，以创新场景为基础，共同探索AI驱动下数字经济时代的全新...

《2024 年全球人工智能趋势报告》:GPU、数据架构依然是巨大挑战

人工智能项目面临数据基础薄弱的挑战。遗留数据架构阻碍了更广泛的部署。实现规模仍然是一个挑战:组织在实现人工智能项目的预期覆盖范围方面面临着重大挑战。组织平均有10个项目处于试点阶段,16个项目处于有限部署阶段,但只有6个项目处于规模部署阶段。

RockAI 出席酷 + 科技峰会,揭示大模型群体智能新趋势

关于通用人工智能的终局,RockAI认为是群体智能。RockAI在大模型领域首倡“群体智能”概念,并找到了实现路径,且已走在路上。实现群体智能需具备自主学习、人机交互和适配更多终端三个条件。群体智能迭代路线包括创新性基础架构、多元化硬件生态、自适应智能进化和协同化群体智能四个阶段。RockAI处于第三阶段并在追...

未来架构:企业中人工智能的变革力量

企业架构师可以使用模型来理解语境,支持一系列任务。例如:了解流程影响标记潜在的合规性问题强调并行项目以促进合作推荐合作者和相关社区推荐技术堆栈和模式以加速实施通过设计构建安全性要通过生成式人工智能协助上述企业架构工作,需要收集和利用三类关键信息。这些信息可以帮助AI模型(如大型语言模型,LLM)提供有效...

人工智能大模型技术架构是否已收敛 创新空间与未来路径探索

在2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上,青年科学家们聚焦于大模型技术架构的未来发展,以及其面临的挑战与革新。尽管生成式大模型如ChatGPT到GPT-4的出现预示着向通用人工智能迈进的步伐,但上海人工智能实验室的林达华教授指出,现有模型存在的幻觉和泛化问题成为实际应用的障碍,尤其是最强的模型在真实场景...