“卫星通话”手机在关键时候真的能有信号吗?“星链”又是怎么回事儿?星链儿为什么要发射那么多颗卫星?
很多听众都应该听说过大模型的训练,除了训练大模型,可能还会听到“推理大模型”或者“大模型推理端”。那么什么是“大模型训练”,什么是“大模型推理”呢?今天,我们要谈谈一下这两个让许多人感到神秘的话题:大型模型的训练和推理,他们之间的区别,对算力的需求有什么不同,以及大模型商业推广过程中行业客户面临哪些挑战。
人工智能有很多分支领域,但最近3年人工智能基本就等同于“大模型”了,这是因为,虽然人类研究人工智能有近70年的历史了,但只有在机器学习这个领域取得了最显著的进展。而大模型就是机器学习的一种方式。 大模型都在服务器上跑,我为什么还要买AI PC或者AI手机呢?软件更新不就行了吗?我们一起来了解一下。
这几天前清华大学经管学院院长钱颖一教授的一篇多年前的文章 “人工智能将使中国教育优势荡然无存“再次引发广泛关注。钱教授的一句话是“大学教育的价值不在于记住很多事实,而是训练大脑会思考“。 同时,每年一度的考研成绩也陆续出来了。无论你的成绩怎样,或者是今年没有参加但准备明年考,或者还在思考到底要不要考研,我们都有必要在这个时间点,仔细的思考一下这个决定。因为一旦决定、这就意味着一年时间的付出去准备,再加上2年多的时间就读。尽管人生漫长,但3年的时间无比宝贵。在这个人工智能的时代,知识到底有没有用了呢?
昨晚在美国科技界掀起了一场轰动的新闻:苹果公司取消了他们备受期待的电动车项目。这一决定不仅在业界引起了巨大的震动,也让人们开始重新思考未来的汽车科技发展方向。让我们一起深入探讨这一突发事件背后的原因和影响,真的是为了“专注人工智能”吗?
人形机器人已经成为大模型之外,人工智能行业的一个重要新领域。上周五2月24号在人工智能领域在大模型之外的赛道发生了一件投资大事。世界首富杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)、人工智能的领导者和推动者英伟达(Nvidia Corp.)以及OpenAI,还有其他一些大型科技公司投资了一家开发类人机器人的公司,这是国际巨头们在大模型之外、为了寻找人工智能的新应用领域而展开的竞争。 这家初创公司名为Figure AI Inc.,成立于2022年,总部位于美国加州的Sunnyvale。这家公司成立后用了一年的时间,就制造出来了第一台代号Figure 01的能“动态行走”的人形机器人,并且在不到两年的时间里,就和宝马公司签署了第一份机器人部署合同。 是什么让这家公司取得这么快的进展?有什么能启发到我们的呢?
2024年,中国车市将迎来更为激烈的竞争,毫无疑问的是,汽车品牌将继续在红海中卷。 在世界汽车历史长河中,中国是一名后来者,一路追赶,历经坎坷,最近10年依靠新能源汽车“换道超车”。中国电动车销量占汽车总销量的比重,从2014年的百分之0点几,增长到2022年的25%,同期,中国汽车年销量也从1500万辆增长到了2500万辆,全国汽车的保有量,从1亿辆增长到了3亿辆。那么我们真的实现“弯道超车”了吗?红海什么时候能变蓝呢?今天一起来探讨一下。
随着Reddit即将上市的消息,奥特曼再次成为众人瞩目的焦点,他的投资策略和创业智慧备受瞩目。对,没错,就是那位OpenAI的创始人Sam Altman。几天让我们一起揭开奥特曼的传奇人生,探寻他在科技创新和财富积累之路上的精彩故事!
最近,美国国务卿布林肯在慕尼黑安全会议期间使用了一句美国俚语,他说“ if you are not at the table of the international system, you are going to be on the menu”。 随着英伟达的股票又创新高,无论我们想与不想,我们已经身处于人工智能的时代了。时代呼唤有担当的领军企业、领军人物。大模型并不是最近这两三年才出现的。最著名的大型神经网络模型之一的、深度学习领域的Transformer模型是谷歌的几位科学家在2017年就发表了论文了。OpenAI的ChatGPT大模型和Sora都是基于Transformer架构来的。谷歌年收入3千亿美金,也未敢豪掷把论文成真,还是OpenAI的Sam Alterman敢为人先,顶着所有人的不理解,不认可,真正的all in,如今稳稳的坐在桌旁,反倒是谷歌要彻夜不眠,生怕自己从桌上被挤到菜单上。 这是一个需要长期投入时间和金钱的领域,但要留在桌上就不得不投,除非能够开启一张新的桌子,并有人愿意陪同坐下来。我们的科技企业,将如何选择呢?
近日网络上传开了“英伟达CEO黄仁勋说别让孩子学计算机了”的言论。对于即将面临高考专业选择的初高中生、和那些正在竭力鸡娃的家长们来说,看到这则消息会有何感想呢? 英伟达的创始人兼CEO黄仁勋以及OpenAI的创始人兼CEO Sam Alterman,是推动这场人工智能革命性进展最为关键的两位人物。最近跟所有人聊天的感受都是,“这次的AI和之前的元宇宙等不一样了”。在这样的情况下,完全忽视世界上对推动这场AI进展至关重要的两位关键人物的观点,可能会带来被时代抛弃或者选择错误方向的风险。 为了不以偏概全、断章取义,我们来看一下黄教主是在什么场合下、到底说了什么。之后相信我们每个人都能从中得出自己的答案。
这次Sora发布之后、和之前ChatGPT发布之后有一点点不一样的地方。那就是这次到目前为止,还没有听到国内那个大厂、中厂或新的初创公司,声称自己马上就会发布中国版的视频大模型。这次反倒是卖课的跟的最快,卖铲子给淘金人挣钱的故事又在上演了。 谢赛宁讲的一句话我确实非常认可和欣赏,那就是“对于Sora这样的复杂系统,人才第一,数据第二,算力第三,其他没有什么是不可替代的。国内可能确实是不缺懂AI算法的科学家和顶级的科学家,其中一些顶级的科学家在美国AI的学术界和工业界也都是被认可的。过去两年里,国内出现了很多大小做数据的公司,他们从不同渠道获得各领域的数据,然后根据大模型公司的要求来对数据做各种清洗、过滤、打标签等动作,再卖给大模型公司。 那既然人才不缺,数据也有,就真的只差算力了吗? 请紧随我们的节目,一起深入探讨中国在人工智能领域的未来发展,以及中国是否能够实现自己的视频大模型之梦。
这一期我们来聊一下芯片的设计与制造这个神奇而复杂的话题。芯片的设计和制造是一门极具挑战性的工艺艺术,融合了数学、物理、工程学和创新精神。从概念到实体,从硅晶片到最终产品,这个过程背后隐藏着无数工程师的智慧和汗水。 “光刻机”,“2纳米”,“7纳米”,这些都是什么?台积电,nVidia英伟达,苹果,高通。。。谁在设计?谁在制造? 我们只是在光刻机上被卡脖子吗?
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