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近年来人工智能的发展,已经从“大炼模型”逐步迈向了“炼大模型”的阶段。

如果人工智能模型的运作方式不透明,就很难信任任何模型或任何第三方来源。

允许开发者快速构建、训练和微调会话式人工智能模型。

构建一个研究和情境化的模型更具挑战性,但它对未来的进步至关重要。

一文道尽「人工智能的2021年」

从BERT 模型出现到 GPT-3 拥有 1750 亿参数规模的千亿级大模型,大规模预训练模型成了一个新的技术发展趋势。

物理原生智能是一类更依赖物理规律,且以与物理世界更好地交互为目的的具身智能。

本月24日,在智源研究院承办的2021中关村论坛“人工智能与多学科协同创新”平行论坛上,智源研究院学术副院长、清华大学教授唐杰公布了“悟道2.0”应用的最新进展,并带来了两个最新应用案例。大模型时代的到来对于人工智能究竟有何意义?在会上,智源研究院院长黄铁军也给出了我们答案。

谷歌的 1.6 万亿参数模型,看起来是目前规模最大的,其速度比之前谷歌开发的最大语言模型(T5-XXL)提高了 4 倍。

大模型的快节奏发展,让了解最新技术动态、积极主动学习成为每一位从业者的必修课。InfoQ研究中心期望通过每周更新大模型行业最新动态,为广大读者提供全面的行业回顾和要点分析。

解决模型参数和实时推理的矛盾

人工智能模型正在加速发展,但基础设施却未能跟上。随着大型语言模型从客户支持到企业搜索全面赋能,传统单体式服务器架构正在成为巨大的瓶颈,而解耦(disaggregation )或许是突破之道。

“下一个时代并不是Claude Code时代。”
近年来,随着人工智能的深入研究和发展,智能模型也层出不穷。以ChatGPT为代表的自然语言智能模型不断迭代发展,为我们带来了各种各样的方便和帮助。
本文档定义全域智能模型工具一体化协同系统整体架构设计,覆盖多模型调度、工具插件编排、资源统一管控、任务流式分发核心模块,提供标准化接口规范与可运行演示代码,支撑大语言模型、多模态模型、行业专用工具链无缝协同,适用于企业AI中台、研发自动化平台

今天,百度千帆正式发布全新端到端文档智能模型Qianfan-OCR。