一位行业分析师最近透露，中国已经开发了跨多个数据中心的单一生成式 AI （GAI） 模型，考虑到在单个数据中心使用不同 GPU 的复杂性，更不用说在多个地理位置使用服务器了，这是一项巨大的壮举。Moor Insights & Strategy的首席分析师Patrick Moorhead在X（前Twitter）上表示，中国是第一个实现这一成就的国家，他是在一次可能无关的NDA会议的对话中发现的。这种在不同地点/架构中训练 GAI 的技术对于中国保持其 AI 梦想向前发展至关重要，尤其是在美国制裁阻止
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数据中心 GPU 生成式AI 模型
通过探索看似不相关的大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系，我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径。尽管Mamba等线性循环神经网络(RNN)和状态空间模型(SSM)近来备受关注，Transformer架构仍然是LLM的主要支柱。这种格局可能即将发生变化：像Jamba、Samba和Griffin这样的混合架构展现出了巨大的潜力。这些模型在时间和内存效率方面明显优于Transformer，同时在能力上与基于注意力的LLM相比并未显著下降。近期研究揭示了不同架构选择之间的深层联系，包括T
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Transformer RNN SSM 模型
7月24日消息，美国当地时间周二，Facebook母公司Meta推出了一款功能强大的新型人工智能模型，该模型被Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）誉为“前沿级”，旨在与OpenAI及谷歌等业界领先者的类似产品展开竞争。这款名为Llama
3.1的新人工智能模型，Meta历经数月精心训练，并斥资数亿美元提升计算能力。该公司表示，这是对今年早些时候发布的Llama
3的重大升级。扎克伯格在采访中强调：“在人工智能助手领域，智能程度是产品竞争力的核心。我们正在构建的Llam
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Meta 开源 AI 模型 扎克伯格
恩智浦半导体宣布与NVIDIA合作，将NVIDIA经过训练的人工智能模型通过eIQ机器学习开发环境部署到恩智浦广泛的边缘处理产品组合中。NVIDIA TAO工具套件功能与恩智浦eIQ机器学习开发环境的集成令业内振奋，开发人员能够在竞争日益激烈的人工智能领域中实现加速开发。恩智浦是首家将NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能产品中的半导体供应商，以帮助开发人员更轻松地在边缘部署经过训练的人工智能模型。简化人工智能模型的训练和部署是当今人工智能领域开发人员面临的重大挑战之一。为了应对这一挑战，恩智浦
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机器学习 开发环境 模型 部署
随着新一轮AI浪潮的深入发展及不断延伸，一场由数智化技术引领的工业革命呼之欲出。同时，AI应用正在从传统的云计算平台向边缘计算领域扩展，形成了新的分支和进化方向，即边缘AI。边缘AI不仅降低了系统的处理负载，还解决了数据传输的延迟问题，已在视觉检测、产线监测、工厂机器人、无人车、轨道交通等领域被广泛应用。2024年5月，研华在深圳（5/7）、上海（5/10）、武汉（5/14）、北京（5/17）四大城市举办“激发AI的力量”研华边缘AI产业应用论坛，携手合作伙伴中电港、英伟达、创新奇智、森云智能分享多模态大
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研华 边缘AI 模型
TFLite模型的开盲盒体验之flatbuffer格式介绍相信在嵌入式平台上部署过神经网络模型的伙伴，都不会对TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一个轻量级推理库，它的主要目标是在移动端和嵌入式设备上部署深度学习模型。为了在这些设备上运行，需要将训练好的TensorFlow模型转换成一种特殊的格式，这就是TensorFlow Lite模型。转换过程包括模型转化、部署和优化三个步骤，旨在提升运算速度并减少内存、显存占用。具体来说，这其中最终要的就是以.TFLite为格式的模型文件，其主结构为一个M
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TFLite 模型 推理库 深度学习
根据以氧化锆型陶瓷为基础的车用氧传感器工作原理，利用能斯特方程，分别对电压型和电流型输出的两种氧传感器信号进行推导，将其转化为数学模型，为性能仿真研究与其关联因素提供理论基础。阐述导致两种氧传感器输出偏移的几种因素，并给出偏移量的参考评价，为氧传感器信号分析测定提供理论依据。
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202305 氧传感器 氧化锆 模型 偏移
一位计算机科学教授表示，免费的AI模型现在在性能上“相当接近”谷歌和ChatGPT开发商OpenAI的专有模型，大多数软件开发人员最终将选择使用免费的模型。
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随着电力事业的发展和智能电表的普及，电力体系趋于完善，方便了电力行业的用电管理工作，然而窃电行为屡禁不止，窃电技术也日新月异。为了能够准确识别出存在的窃电用户，引入数据挖掘技术，使用C4.5算法构建用户窃电识别模型，能够更加准确有效地对用户的窃电行为进行分析。
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窃电 数据挖掘 C4.5算法 模型 202205
为了改善电动车PTC控制方法以及提高对PTC控制的保护，本文基于模型搭建了电动汽车PTC控制用软件，通过仿真测试，该模型可以实现电动汽车PTC的控制，判断PTC的过温、过流等故障，按相应的故障等级进行动作，并能够实现电流、功率的闭环控制，提供了一种电动汽车用简易、高效的PTC控制方法。
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电动汽车 PTC 模型 控制 202109
当很多消费者，还在被华为自动驾驶技术“绝对第一”这则消息，震得不要不要的时候，华为又偷偷放了一个大招，又来了一个“全球第一”。在华为的开发者大会上，余承东发布了业界首个千亿级生成与理解中文NLP大模型，这也是业界最大的CV（视觉预训练）大模型，华为将它命名为“华为云盘古大模型”。正如余承东在以前的手机发布会上一样，余承东激动的表示：“这是今天最重磅的产品”！然后现场“掌声如雷”，久久不息……当然，这次的“华为云盘古大模型”也值得大家给予掌声，因为千亿级参数规模的AI大模型，这可是已经逼近人类神经元的数量了
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华为 AI 模型
1 记住相关性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾经说明了人和ML( 机器学习) 一样都很擅长于将事物从原来的空间对映到另一个空间，例如绘画、写作等。在对映过程中，会不断强化其对共性的记忆强度，因而能从经验中累积、沉淀其所观察过事物的共同规律( 即共相)。在ML 领域里，这个X*W+B=Y 的对映公式，扮演核心角色。现在就从最简单的例子，来仔细观察，看看如何来找出W和B 的值。请从这个简单的范例出发：首先从空间对映的视角来看，如下图所示：这X 空间里已知有2 个值，分别对映到Y
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202104 ML 模型
又一次，AI 欺骗了人类。 在一次试验中，AI 让 73% 的人相信 AI 合成音效是真实的。这一最新研究成果有望应用于电影、电视剧等影视制作工作中。 想象一下，假如你正在看一部恐怖片：女主战战兢兢地走在黑暗的地下室中，背景音乐十分恐怖，同时一些看不见的邪恶生物也在黑暗中蠕动，然后突然一声巨响，一个物体被撞倒了…… 如果没有这种令人紧张又恰到好处的音效，只通过眼睛看到的场景很难让人产生这种恐惧感。 通常，这些音效是由录音室中的
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AI 合成音效 模型
如今对于一些技术节点，设计人员需要在晶圆代工厂流片和验收之前进行光刻友好设计(Litho Friendly Design) 检查。由于先进节点的解析度增进技术(RET) 限制，即使在符合设计规则检查 (DRC) 的设计中，我们仍看到了更多的制造问题。
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模型 光刻 DRC MBH
电阻不再是电阻——高频时确实如此许多设计师没有意识到实际元件中的寄生因素会影响它们的值。当频率达到几百兆赫兹时，诸如电阻、电感和电容等基本元件都会呈现出非理想的特性。这种变化在设计滤波器或试
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电阻 频率 阻抗 模型
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