“乌卡时代”来临,大模型如何推动财经媒体转型?

“乌卡时代”（VUCA），指的是一种Volatile（易变不稳定）、Uncertain（不确定）、Complex（复杂）、Ambiguous（模糊）的状态。越来越多人认为，随着国际环境复杂性增加，技术加速迭代，我们正处于新一轮“乌卡时代”。消除不确定性，正成为一个重要的时代课题。在今日（11月14日）举行的2024智媒体50人成都会议暨每经...

中科院自动化所 基于内部复杂性的新型类脑网络模型有望实现AGI

通过将这一理论应用于神经元模型和网络结构的分析中,我们能够量化模型的复杂性与代表能力之间的关系,为模型优化提供理论指导。在具体模型实现方面,中科院自动化所内部复杂度神经网络模型采用了多种技术手段将内部复杂度的概念融入神经网络中。首先,研究团队基于HH模型构建了一个具有丰富内部复杂性的神经元网络。每个HH神...

两万字实录:该怎么让机器人吃下大模型?丨GAIR live

李淼教授,他重点关注机器人规划和执行层面,提出了利用大型语言模型来简化任务表达的可能性。同时他也指出,目前机器人领域缺乏类似于特斯拉FSD的统一模型,尽管数据驱动方法在机器人领域被认为是关键,但目前尚未得出明确的结论,即仅仅通过收集足够的数据就能解决所有问题。张巍教授,他讨论了端到端方法和分层方法的优劣,...

放弃Scaling Law!中科院、清北提出内生复杂性类脑网络:让AI像人脑...

单个HH神经元的增强信息处理能力补偿了更简单的拓扑结构;因此,HH神经元的内部复杂性与s-LIF2HH子网络的外部复杂性相当。具有更大内部复杂性的模型可以与具有更大外部复杂性的模型相匹配,而仅仅增加网络规模无法弥合这些与更简单模型之间的差距。HH和s-LIF2HH模型表现相似,都明显优于LIF;4×LIF略优...

人工智能大模型的数据治理

2.2.1数据的海量规模与复杂性大模型训练往往需要海量数据,数据规模远超传统应用场景,这要求数据治理方案必须具备高效处理大规模数据的能力,包括数据的存储、处理、分析和传输。同时,数据类型和来源的多样性增加了数据治理的复杂度,需要更有效的数据整合与管理策略。

让AI像人脑一样“小而强”,中科院、清北提出内生复杂性类脑网络

01中国科学院自动化研究所与清华大学、北京大学等团队提出基于内生复杂性的类脑神经元模型构建方法(www.e993.com)2024年11月18日。02与传统方法相比,该方法降低了计算资源消耗,内存使用量减少了4倍,处理速度提高了1倍。03通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性,使HH网络模型能够模拟更大规模LIF网络模型的动力学特性。

万字长文:怎样弥合人工智能和人脑智能的差距?| 智能渐近线

首先,这类模型需要巨大的计算资源,包括高性能的GPU和大量的存储空间,这直接增加了研究和部署的成本。其次,大模型的能耗问题也日益突出,这不仅影响模型的可持续发展,也引发了环保关注。此外,训练这些模型需要大量的数据输入,这可能引发数据隐私和安全性问题,尤其是当涉及到敏感或个人信息时。最后,大型模型的复杂性和不...

阿里云金融创新峰会今日召开,发布业内首份金融大模型指南

企业通过聚焦于行业的细分领域,利用大模型深耕特定的痛点和需求,不仅提升了解决方案的适配性和有效性,也推动了整个行业的智能化水平。这种策略的实施,充分显示了大模型在解决复杂行业问题时的独特优势,促进了技术与行业深度融合,实现了产业升级。企业间的开放新形态,特别是在金融领域涌现的新的OpenBanking模式,为大...

新一轮「硬件彩票」:MatMul-free 会改变大模型的游戏规则吗?

①如果模型可以不再依赖于复杂的矩阵乘法硬件加速器,硬件设计可以更加简化,专注于实现高效的加法和元素级操作,这可能降低硬件设计的复杂性和制造成本。3、DeepTiger的CTOAndrewSperazza在社交平台X上对MatMul的内存优化和Scaling提出了一项延展的思考。

开源模型还是商业模型?阿里云智能张翅提出金融企业选择大模型的6...

企业通过聚焦于行业的细分领域,利用大模型深耕特定的痛点和需求,不仅提升了解决方案的适配性和有效性,也推动了整个行业的智能化水平。这种策略的实施,充分显示了大模型在解决复杂行业问题时的独特优势,促进了技术与行业深度融合,实现了产业升级。企业间的开放新形态,特别是在金融领域涌现的新的OpenBanking模式,为大...