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內容摘要:
來源:內容由半導體行業觀察(ID:icbank)
編譯:自design-reuse
人工智能行業包含一個受技術進步、社會需求和監管考慮影響的動態環境。機器學習、自然語言處理和計算機視覺方面的技術進步加速了人工智能的發展和采用。社會對醫療保健、金融和制造等各個領域的自動化、個性化和效率的需求進一步推動了人工智能技術的融合。此外,不斷變化的監管環境強調了人工智能部署道德、數據隱私和算法透明度的重要性,指導人工智能系統負責任的開發和應用。
人工智能行業將訓練和推理過程結合起來,以有效地創建和部署人工智能解決方案。人工智能推理和人工智能訓練都是整個人工智能生命周期不可或缺的組成部分,其重要性取決于具體的環境和應用。雖然人工智能訓練對于通過學習模式和從數據中提取見解來開發和微調模型至關重要,但人工智能推理在利用這些經過訓練的模型進行實時預測和決策方面發揮著至關重要的作用。人工智能推理的重要性日益增長(目前超過 80% 的人工智能任務)在于其在推動數據驅動的決策、個性化用戶體驗和跨行業運營效率方面發揮著關鍵作用。
高效的人工智能推理實施面臨著數據可用性、計算資源、算法復雜性、可解釋性和監管合規性方
原文鏈接:揭秘AI推理芯片的未來
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文章來源:人工智能學家
作者微信:AItists
作者簡介:致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構
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