標簽:復雜度

WPS接入DeepSeek,秒變辦公神器!

WPS 大家經常用來日常寫作,雖然本身提供了AI功能,但可惜需要會員,本文教你三分鐘接入最火的DeepSeek,讓WPS秒變辦公神器。 DeepSeek API申請地址:http:/...
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AI賺錢副業~AI生成影視解說,半個月漲粉變現3.5W+!

這兩年大家都在感嘆生活不易,然而我想說的是,機會還是有的,但問題不在于有沒有,而在于你是否能夠認準機會,然后抓住它。 接觸過很多咨詢項目的人,發現...

大模型對齊下一站:合成數據

開講預約11月1日上午10點,南開大學在讀博士李森茂,將以《基于擴散模型編碼器模塊的推理加速》為主題進行直播講解,歡迎掃碼報名~大模型訓練中,數據質量已...
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性能不輸SOTA,計算量僅DiT一半!T2X任務新范式來了 | 中山大學&360 AI Research

Qihoo-T2X團隊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI性能不輸SOTA模型,計算開銷卻更低了—— 中山大學和360 AI Research聯合推出PT-DiT,同參數規模下,計算量僅為DiT的...
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重磅!中科院自動化所 開發基于內部復雜性的新型類腦網絡模型有望實現AGI

來源:機器人大講堂 得益于人工智能(AI)領域的革命性變革,特別是隨著大型基礎模型(Foundation Model)的發展,助推了機器人在通用人工智能領域的技術進步...
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圖解大模型訓練之:流水線并行,以GPipe為例

回顧ChatGPT的發展歷程,我們可以總結出大語言模型(LLM)取得驚艷效果的要點(重要性從高到低排序): 愿意燒錢,且接受“燒錢 != 好模型”的現實 高質量的訓...
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圖解大模型訓練之:流水線并行,以GPipe為例

回顧ChatGPT的發展歷程,我們可以總結出大語言模型(LLM)取得驚艷效果的要點(重要性從高到低排序): 愿意燒錢,且接受“燒錢 != 好模型”的現實 高質量的訓...
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圖解大模型訓練之:流水線并行,以GPipe為例

回顧ChatGPT的發展歷程,我們可以總結出大語言模型(LLM)取得驚艷效果的要點(重要性從高到低排序): 愿意燒錢,且接受“燒錢 != 好模型”的現實 高質量的訓...
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微軟Win11中發現國產開源大模型!RWKV官方:沒人給我錢啊?現在捐贈還來得及

西風 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI微軟正嘗試在Office中集成國產開源大模型RWKV! RWKV官方甚至直接發了個推文表示: RWKV.cpp,現已在全球五億系統中...
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“安全智能”的背后,Ilya 究竟看到了什么?

作者| 李維 高佳 當 Ilya Sutskever 離開 OpenAI重歸大眾視野,帶著他名為SSI(Safe Superintelligence Inc.)的新公司。 這一舉動驚訝之余又在意料之中——Ily...
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「安全智能」的背后,Ilya 究竟看到了什么?

以下文章來自飛哥說AI,作者李維、高佳當Ilya Sutskever 離開 OpenAI 重歸大眾視野,帶著他名為 SSI(Safe Superintelligence Inc.)的新公司。 這一舉動驚訝...
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有了ChatGPT,還需要人類程序猿編碼嗎?

6月,IEEE刊登了一篇對ChatGPT代碼生成任務進行系統評估的論文,數據集就是程序員們最愛的LeetCode題庫。研究揭示了LLM在代碼任務中出現的潛在問題和能力局限...
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裁決中的P與NP以及復雜性的復雜度

作者:Benjamin Skuse 譯者:zzllrr小樂 如果我請你出庭作證,對一長串數字按照從低到高的順序進行排序,與解決一個巨大的數獨難題一樣復雜,你可能會認為我...
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ChatGPT無法取代人類程序員! IEEE 35頁論文測出困難編碼正確率僅為0.66%

新智元報道編輯:編輯部 【新智元導讀】6月,IEEE刊登了一篇對ChatGPT代碼生成任務進行系統評估的論文,數據集就是程序員們最愛的LeetCode題庫。研究揭示了LL...
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大模型預測問題的計算復雜度,用不同能力的LLMs協作提高推理效率

關鍵詞:大語言模型,深度學習,計算復雜度來源:集智俱樂部 作者:郭瑞東?? 大語言模型(LLMs)在人工智能領域取得顯著進展,但同時也帶來了推理成本方面的...
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物理傳熱啟發的視覺表征模型vHeat來了,嘗試突破注意力機制,兼具低復雜度、全局感受野

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術...
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不同數據集有不同的Scaling law?而你可用一個壓縮算法來預測它

機器之心報道 機器之心編輯部一般而言,訓練神經網絡耗費的計算量越大,其性能就越好。在擴大計算規模時,必須要做個決定:是增多模型參數量還是提升數據集大...
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