性能提升、成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展

这些系统提供的用户友好界面可以扩展系统组件,这就限制了它们与复杂RL算法的兼容性,因为这些算法要求的计算量超出了主要RL计算组件的范围。主要RL计算组件包括:1)环境模拟(Environmentsimulation)根据actions产生观察结果和奖励。这种计算通常使用外部黑盒程序执行,如游戏或物理引擎,通常在CPU上执行;2)策略...

算力即服务,首个基于RISC-V算力的行业大模型生态系统问世

支撑一个AI应用,需要多少技术栈AI的发展经历了数次高潮和低谷,在第三次高潮中深度学习是主流的技术路线。随着ChatGPT印证了ScalingLaw以及随之产生的智能涌现能力,大模型的智能上升到了前所未有的量级,其背后采用的Transformer算法和预训练大模型的生成式AI技术,让这股发展势头达到了前所未有的高度,大模型的规模也...

92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了

3.在之前谷歌的前车之鉴后,可能还得加上怎么去除其他模型的固定pattern,不能被抓包爬了别人的数据。方案提高训练过程稳定性算法篇算法问题我理解是训练过程稳定性。meta将其表述为复杂度控制Managingcomplexity。本质上做的就是标题中所展示的,让训练能稳定达到上限。注:这段b站的李沐老师讲解为是meta能力有...

AI将爆发哪些超级应用?

汽车是复杂度仅次于飞机的现代工业品,也是附加价值最高的可选消费品,拥有上万个电子零部件。同时,汽车的架构也在向“中央集中式”和云计算变革,与AI技术可以实现“1+1>2”。二是智能汽车相当于“带轮子的机器人”,由于两者的技术难点(算法)和核心零部件(传感器、算力芯片)相似,智能汽车肩负着给人形机器人研发开...

【国盛量化&通信】驱动AGI时代算力提升的核心引擎——华夏中证...

-报告摘要1、光通信逻辑持续演绎,AIGC发展催生海量算力需求。AGI爆发式增长的背景下,大模型复杂度日益提升,AI训练推理过程中对算力的需求也随之增加...

电梯调度算法到底在想什么?为何总是错过你的楼层?

电梯群控算法分析在咱们的生活中,随着大家对楼层时间设计的空间复杂度要求越来越高,传统的单梯单控已经不足以满足大家的要求了(www.e993.com)2024年11月16日。双梯调度的原理也不复杂,核心还是这条“顺向接反向不接”。唯一的区别就是在选择让哪个电梯去帮忙接人了。这里就是就近选择了,会让最近的电梯跑过去帮忙把人给接一下。

星海图完成超2亿元Pre-A轮融资

「星海图」的核心团队还集结了具有丰富创新技术产品落地及自动驾驶量产经验的实践方,能够共同攻克具身智能技术难度大、复杂度高、学科跨度广的挑战。相关新闻专注于L4级自动驾驶和数字化大脑平台研发,清维如风完成Pre-A轮数千万元融资0App专享嘀拍科技宣布获千万级A轮融资0App专享...

为什么“压缩即智能”?算法信息论与大模型、生命、智能的联系

柯尔莫哥洛夫复杂度(KolmogorovComplexity)即柯式复杂度,是算法信息论中的核心概念,用于量化对象的复杂性,是指在通用图灵机上最短的信息描述表达。一些柯氏复杂度的例子:11111111111112次重复11231231231234次重复123331213221312331213221312172579241727(3n-2)forn=1to6...

大模型盘点|MiniMax:做社区产品驱动的大模型公司

在训练视频生成能力的过程中,需要先把视频变成一些token,这些token会非常长,token越长复杂度就越高,而我们的算法的特点能把复杂度往下降低一些,让压缩率变得更高。这个事花了我们很多精力,所以晚了一两个月。不管是视频、文本、声音等模型,核心的东西都不是说找一个算法提升5%、10%的效果就够了,而是要让效果...

TPAMI | 安全强化学习方法、理论与应用综述,慕工大、同济、伯克利...

在安全强化学习中,另一个关键的理论问题是样本复杂度。样本复杂度衡量的是在给定约束条件下,算法需要多少交互样本才能找到一个足够好的策略。现有研究表明,一般而言,对于安全强化学习,样本复杂度比传统强化学习更高,因为除了优化奖励外,还需要考虑安全约束的满足程度。