聊了一百位硅谷大模型从业者后,我们对 AGI 投资产生了新的思考
AI2.0大语言模型(2022年GPT3.5引发):深度学习网络结合多头自注意力(Transformer),并运用decoderonly和自回归机制,更大数据集带来更大参数量模型的通用能力涌现,实现了ScalingLaw。这两个AI产业化阶段的最根本点是:第一次制造了对于数据和算力的充分应用和依赖。针对这一点,我们快速对比一下互联网和AI这两次...
网络隐蔽通道构建关键技术研究综述
随着新型网络(如流媒体网络、区块链网络、IPv6等)的发展,适用于不同新型网络的网络隐蔽通道技术也如雨后春笋般出现。基于流媒体网络的隐蔽通道将秘密消息隐藏在音视频流量中,并利用流行的流媒体应用作为载体,典型技术包括Facet、CovertCast、DeltaShaper等。区块链网络具有参与者匿名、泛洪传播和防篡改等特性,基于区块...
一位中国VC硅谷观察:寻找大模型泡沫根源
2.AI2.0大语言模型(2022年GPT3.5引发):深度学习网络结合多头自注意力(Transformer),并运用decoderonly和自回归机制,更大数据集带来更大参数量模型的通用能力涌现,实现了ScalingLaw。这两个AI产业化阶段的最根本点是:第一次制造了对于数据和算力的充分应用和依赖。针对这一点,我们快速对比一下互联网和AI这...
华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现
2.AI2.0大语言模型(2022年GPT3.5引发):深度学习网络结合多头自注意力(Transformer),并运用decoderonly和自回归机制,更大数据集带来更大参数量模型的通用能力涌现,实现了ScalingLaw。这两个AI产业化阶段的最根本点是:第一次制造了对于数据和算力的充分应用和依赖。针对这一点,我们快速对比一下互联网和AI这...
万物岛:一文梳理比特币二层网络的基础知识体系
分层设计是一种人类处理复杂系统的手段和方法论,通过将系统划分为多个层次结构并定义各层之间的关系和功能,以实现系统的模块化、可维护性和可扩展性,从而提高系统的设计效率和可靠性。对于一项广泛和庞大的协议体系,使用分层会有明显的好处。这样做使人们容易理解,容易分工实现与容易分模块改进等优点。如计算机网络中...
华为NoC-Chiplets:适用于异构 Chiplet 的应用定义片上网络
从NoC设计的角度来看,典型的神经网络模型(如ResNet、BERT、Wide&Deep和GPT)规模高达1750亿,需要高达3.14×1014GFlop(www.e993.com)2024年10月23日。AI处理器的NoC充当高密度浮点计算引擎(带宽消费者)和高带宽片外存储器(带宽生产者)之间的桥梁。为了利用应用程序的高数据重用属性并填补消费者和生产者之间的带宽差距,NoC设计必须关注带宽。
朱嘉明:为何是在2024年,大模型将开启数智融合时代?|讲堂163-6①
*当下人工智能由大模型的集群构成,高度竞争和快速进化业内将大模型通常分为通用型和行业型。一种错误观点认为,大模型是人工智能的突破性进展,是人工智能的工具。这样的认识是很不够的。今天讲人工智能,就是要讲大模型,没有大模型的人工智能是不成立的。也就是说,人工智能已"大模型"化,人工智能和大模型实现了...
从概念到仿真,不同时期基于复杂理论的管理学模型|复杂系统管理学
生存系统模型在教育系统的应用相比于硬系统模型的单纯功能分层,生存系统模型的独特之处在于其自相似性和层次性,使得它在分析涉及众多要素的复杂系统时更为有效。例如,它可以用于分析涉及面非常广,上至国家政策、国际关系,下至平民百姓的日常生活的一类问题。生存系统模型可能不太适合直接分析企业,但在进行产业、行业或...
斯坦福提出大模型最强架构TTT,超越Transformers
作者在这一类中引入了两种简单的实例化:TTT-Linear和TTT-MLP,其中隐藏状态分别是线性模型和两层MLP。TTT层可以集成到任何网络架构中,并且像RNN层和自注意力一样进行端到端优化。方法TTT作为更新隐藏状态语言模型本身就是压缩知识的优秀例子。通过自我监督任务进行下一个Token预测的训练,它们的权重可以被视为...
人类能否创造出有意识的AI?
为此加扎尼加认为,只有以模块—层级方式构造的脑才能解释有关意识现象学的种种脑异常的事实。在他的学说中,意识的神经架构依赖的关键概念包括模块、层级(或分层)、协议(protocol)、整合等。1.模块—层级架构简单地说,脑是由模块构成的神经网络。其中,每个确定的模块本身也是一个专门的、局部的神经网络,负责行使...