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IBM 魏永明:擁抱基礎(chǔ)模型與生成式 AI,迎接“AI+”新時(shí)代

IBM中國(guó) ? 來(lái)源:未知 ? 2023-06-19 18:10 ? 次閱讀
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本文作者:IBM 大中華區(qū)混合云及人工智能專家實(shí)驗(yàn)室總經(jīng)理魏永明

2023 年 5 月 25 日,受組委會(huì)邀請(qǐng),我有幸代表 IBM 參加了在貴陽(yáng)舉辦的 2023 中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)上就“大數(shù)據(jù)、大算力、大模型”議題展開(kāi)的高端圓桌對(duì)話。隨著 ChatGPT 的問(wèn)世, 企業(yè)對(duì) AI 大型語(yǔ)言模型產(chǎn)生了極大興趣,整個(gè)產(chǎn)業(yè)界都在積極探討如何能夠把握大模型帶來(lái)的機(jī)會(huì),把人工智能技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)業(yè),真正做到“數(shù)實(shí)相融”,實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破。

IBM 是全球 AI 技術(shù)和應(yīng)用的重要參與者,見(jiàn)證和引領(lǐng)了 AI 領(lǐng)域的數(shù)次變革。ChatGPT 的到來(lái),讓我們看到無(wú)論是產(chǎn)品還是解決方案,都將從當(dāng)下“數(shù)據(jù)為先”的數(shù)字化向“AI 為先”的數(shù)字化轉(zhuǎn)變。這意味著未來(lái)十年或二十年,領(lǐng)先的公司會(huì)把應(yīng)用 AI 作為企業(yè)數(shù)字化的首要任務(wù),這將極大地影響企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式,與員工合作的模式,與客戶和供應(yīng)商的合作模式?!癆I 為先”是當(dāng)下企業(yè)所面臨的數(shù)字化新格局。

這一新格局最后會(huì)使得產(chǎn)業(yè)鏈重新布局,會(huì)使企業(yè)的價(jià)值鏈發(fā)生改變。AI 能力的快速提升,AI 的價(jià)值和企業(yè)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程的緊密整合,推動(dòng)企業(yè)提升其交付的價(jià)值、優(yōu)化價(jià)值交付的模式、改變和生態(tài)的關(guān)系,最終會(huì)導(dǎo)致企業(yè)甚至產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈重整。

為了快速適應(yīng)這個(gè)變化,在價(jià)值鏈的重整中獲得獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),我們要重點(diǎn)關(guān)注以下三點(diǎn):

第一,企業(yè)首先關(guān)心的是人工智能訓(xùn)練的成本和價(jià)值如何達(dá)到一個(gè)完美的平衡。今天,不管是從電費(fèi)還是計(jì)算,成本都非常高,綠色計(jì)算不可或缺。

第二,AI 大模型要發(fā)揮價(jià)值,不管是商業(yè)價(jià)值,還是社會(huì)價(jià)值作用,關(guān)鍵的一點(diǎn)是 AI 輸出的結(jié)果必須是可信的。如果一臺(tái)手術(shù)用人工智能做支撐,一個(gè)錯(cuò)誤決定帶來(lái)的后果是不堪設(shè)想的。將 AI 應(yīng)用于嚴(yán)肅商用環(huán)境,無(wú)論是駕駛、健康、金融交易,還是大型的生產(chǎn)制造,不可控的錯(cuò)誤會(huì)造成災(zāi)難性的后果,所以,我們需要建立一個(gè)機(jī)制,把 AI 從生成到運(yùn)用的過(guò)程管理起來(lái),這就是人工智能的治理,這是第二個(gè)非常重要的環(huán)節(jié),有了治理的機(jī)制,AI 可能導(dǎo)致的錯(cuò)誤或者合規(guī)問(wèn)題可以及時(shí)規(guī)避,這個(gè)就是我們常說(shuō)的可信的 AI。

第三,人工智能在不同行業(yè)、不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用,要考慮將通用與專用這兩類(lèi)人工智能很好地結(jié)合起來(lái)。企業(yè)的核心的競(jìng)爭(zhēng)力通常是體現(xiàn)其專有的人工智能應(yīng)用中,專有的人工智能是使用企業(yè)的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)訓(xùn)練出來(lái)的,包含企業(yè)的核心的業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)。

將以上三點(diǎn)放在一起,就為我們提出了一個(gè)全新的命題——企業(yè)需要構(gòu)建下一代的平臺(tái),一個(gè)從算力開(kāi)始往上管理的全棧式的企業(yè)級(jí)人工智能平臺(tái)。這正是目前 IBM 致力在做的事情,為企業(yè)提供這樣一個(gè)平臺(tái),幫助他們?cè)诋?dāng)下數(shù)字化的基礎(chǔ)之上,將 AI 應(yīng)用于企業(yè)的核心業(yè)務(wù),在提升競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí),能夠很好地應(yīng)對(duì)企業(yè)應(yīng)用大模型和生成式 AI 所面臨的各項(xiàng)挑戰(zhàn)——例如,AI 訓(xùn)練的算力成本挑戰(zhàn)、安全與可信 AI 的挑戰(zhàn)、技能與文化的挑戰(zhàn)等等,讓企業(yè)級(jí) AI 在商業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用可以快速普及。

構(gòu)建基于特定領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型將加速企業(yè)級(jí)的 AI 應(yīng)用

IBM 認(rèn)為,企業(yè)應(yīng)該關(guān)注一個(gè)更核心也更廣泛的概念——基礎(chǔ)模型,這個(gè)概念是在 2021 年 8 月,由斯坦福大學(xué)人類(lèi)中心人工智能研究所 (HAI) 下屬的基礎(chǔ)模型研究中心 (CRFM) 提出來(lái)的。而早在五年前,IBM 就開(kāi)始研究基礎(chǔ)模型。

基礎(chǔ)模型是基于一種特定類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(稱為 Transformer 架構(gòu))而構(gòu)建,為生成相關(guān)數(shù)據(jù)元素的序列(例如句子)而設(shè)。Transformer 架構(gòu)能夠幫助基礎(chǔ)模型理解未標(biāo)記數(shù)據(jù),并將輸入轉(zhuǎn)換為輸出,從而生成新的內(nèi)容,這正是生成式人工智能衍生的源頭(ChatGPT 就是基于 Transformer 架構(gòu))。

基礎(chǔ)模型在大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練,可以適應(yīng)新的場(chǎng)景和用例。盡管基礎(chǔ)模型也需要前期大量投資,但每次使用時(shí),它都會(huì)攤銷(xiāo) AI 模型構(gòu)建的初始工作,因?yàn)槲⒄{(diào)基于基礎(chǔ)模型構(gòu)建的其他模型的數(shù)據(jù)要求要比從頭開(kāi)始構(gòu)建低得多。這既可以大幅提高投資回報(bào)率 (ROI),又可以大大縮短上市時(shí)間。

今天,企業(yè)里的數(shù)據(jù),無(wú)論是傳感器、圖像、語(yǔ)音還是其他各種不同類(lèi)型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),都是有待釋放的智能元素。這也從某種程度上回應(yīng)了 IBM 為什么要專注于基礎(chǔ)模型,以及 IBM 要建立怎樣的基礎(chǔ)模型,來(lái)幫助企業(yè)快速安全地把握大模型和生成式AI所帶來(lái)的機(jī)會(huì)。

IBM 正在構(gòu)建一組針對(duì)多種類(lèi)型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的特定領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型,包括代碼、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、表格數(shù)據(jù)、地理空間數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和混合模態(tài)數(shù)據(jù) (如文本與圖像的組合)。這些基礎(chǔ)模型將大大增強(qiáng)從代碼創(chuàng)建到藥物發(fā)現(xiàn)再到網(wǎng)絡(luò)安全等的各種應(yīng)用,并將極大地影響人們與技術(shù)的交互方式,不僅將改變我們完成業(yè)務(wù)的方式,還將改變客戶對(duì)其業(yè)務(wù)的看法。

IBM 認(rèn)為,這些基礎(chǔ)模型的靈活性和可擴(kuò)展性將顯著加速企業(yè)對(duì) AI 的采用。企業(yè)現(xiàn)在不應(yīng)再把 AI 視為戰(zhàn)術(shù)上的“附加組件”,而應(yīng)該把 AI 置于其業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略核心。事實(shí)上,在兩年內(nèi),IBM 預(yù)計(jì)基礎(chǔ)模型將為企業(yè)環(huán)境中約三分之一的 AI 提供動(dòng)力。在 IBM 將基礎(chǔ)模型應(yīng)用于客戶的早期工作中,IBM 看到客戶的價(jià)值實(shí)現(xiàn)時(shí)間比傳統(tǒng)的 AI 方法快 70%。為此,IBM 正致力為需要利用大型語(yǔ)言模型 (LLMs)、IT 自動(dòng)化模型、數(shù)字勞動(dòng)力模型、網(wǎng)絡(luò)安全模型和很多其他專用模型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)模型,而這些僅僅是一個(gè)開(kāi)始。

IBM watsonx 讓 AI 成為企業(yè)的核心生產(chǎn)力

未來(lái),企業(yè)的 AI 采用,將會(huì)呈現(xiàn)出在多個(gè)云上使用多個(gè)模型的混合發(fā)展趨勢(shì)。當(dāng)一家企業(yè)決定要采用 AI 時(shí),通常會(huì)面臨三個(gè)選擇:第一,構(gòu)建自己的模型;第二,使用開(kāi)源的模型,或者使用 IBM 或其他廠商的模型,或兩者兼用。第三,直接使用 IBM 的基礎(chǔ)模型來(lái)獲得結(jié)果。無(wú)論客戶和合作伙伴做出何種選擇,IBM 都可以助力客戶進(jìn)行嘗試和實(shí)驗(yàn),并進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)、構(gòu)建和評(píng)估,幫助他們?cè)谌魏卧粕隙寄懿渴鸩⒄{(diào)整模型。這與 IBM 圍繞混合云和 AI 的戰(zhàn)略相一致。

過(guò)去,在數(shù)據(jù)為先的發(fā)展階段,聚焦數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)生命周期,IBM 提出人工智能階梯 (AI Ladder) 的方法,從數(shù)據(jù)的收集、組織、分析、融合四個(gè)步驟為企業(yè)規(guī)?;渴餉I奠定基礎(chǔ)。這些工作在一個(gè)現(xiàn)代化的人工智能階梯當(dāng)中則處于底層,也就是所謂 “+AI”的工作。今天,企業(yè)在積極探索如何將 AI 用于企業(yè)的應(yīng)用,如何對(duì)企業(yè)的工作流實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化、甚至替換現(xiàn)有的工作流,最終讓 AI 來(lái)完成工作——企業(yè)正步入以 AI 為先的 “AI+” 的全新發(fā)展階段。

今年 5 月初,IBM 推出針對(duì)基礎(chǔ)模型和生成式 AI 的新一代企業(yè)級(jí) AI 與數(shù)據(jù)平臺(tái)的 watsonx,這距離 IBM Watson AI 參加美國(guó)綜藝智力比賽節(jié)目“危險(xiǎn)邊緣 (Jeopardy)”,已經(jīng)過(guò)去了近 13 年。IBM watsonx 是一套完整的 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)和管理工具,融合業(yè)界領(lǐng)先的技術(shù)和理念(如基礎(chǔ)模型、生成式 AI 等),更是融合了 IBM 企業(yè)級(jí) AI 與數(shù)據(jù)治理的產(chǎn)品與實(shí)施經(jīng)驗(yàn),是一個(gè)可以為企業(yè)用戶提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)管理和生成式 AI 功能,提供涵蓋數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、驗(yàn)證、調(diào)優(yōu)、部署、治理與監(jiān)管的全生命周期的平臺(tái)和完整工具。IBM watsonx 可以幫助企業(yè)全面、靈活、便捷地在各個(gè)生產(chǎn)和業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)應(yīng)用 AI,并在整個(gè)過(guò)程中嚴(yán)格保護(hù)企業(yè)的私有數(shù)據(jù)和信息安全,同時(shí)滿足 AI 治理和監(jiān)管的要求。

IBM watsonx 包含有三個(gè)組件:watsonx.ai、watsonx.data 和 watsonx.governance。它為用戶提供了先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)管理,和生成式 AI 功能,以快速、可信的數(shù)據(jù)和治理的方式在整個(gè)企業(yè)中訓(xùn)練、驗(yàn)證、調(diào)整和部署 AI 系統(tǒng)。可以為整個(gè)數(shù)據(jù)與 AI 生命周期提供幫助,從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型開(kāi)發(fā)、部署和監(jiān)控。我們相信,它可以擴(kuò)展和加速最為先進(jìn)的 AI 對(duì)每個(gè)企業(yè)的影響——Put AI to Work, 讓 AI 成為企業(yè)的核心生產(chǎn)力!

擴(kuò)展與加速 AI 采用率,為客戶和合作伙伴攜手共創(chuàng)

IBM 堅(jiān)信,在一個(gè)“AI 為先”的商業(yè)時(shí)代,企業(yè)的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和獨(dú)特的商業(yè)價(jià)值,將越來(lái)越多地從 AI 模型對(duì)于企業(yè)獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)的適應(yīng)性當(dāng)中獲得。通過(guò) watsonx,IBM 為企業(yè)提供了一個(gè)基于混合云基礎(chǔ)模型生成式企業(yè)級(jí) AI 與數(shù)據(jù)的平臺(tái),可以幫助客戶和合作伙伴填補(bǔ)在采用大模型和生成式 AI 過(guò)程中所面臨的技能、算力、成本等難以跨越的鴻溝,借助 IBM 的技術(shù)、行業(yè)與生態(tài)力量,專注于自身業(yè)務(wù),構(gòu)建獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與商業(yè)價(jià)值。

人工智能模型的業(yè)務(wù)需求越精細(xì),價(jià)值創(chuàng)造就會(huì)越獨(dú)特??蛻羧绾卧诟鱾€(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)人工智能?IBM 已經(jīng)確定的早期應(yīng)用場(chǎng)景包括數(shù)字勞動(dòng)力、IT 自動(dòng)化、應(yīng)用程序現(xiàn)代化、安全性可持續(xù)性等,AI 將為企業(yè)帶來(lái)全新的數(shù)字生產(chǎn)力水平??蛻艉秃献骰锇榭梢愿鶕?jù)自身的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和痛點(diǎn),從適合自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)啟與 IBM 的基礎(chǔ)模型與 AI 應(yīng)用的共創(chuàng)之旅。

例如,在數(shù)字勞動(dòng)力的場(chǎng)景下,借助 AI 和智能自動(dòng)化,業(yè)務(wù)人員能夠做出更好的決策并更快地交付結(jié)果。這將改變?nèi)肆Y源、IT、采購(gòu)、財(cái)務(wù)、數(shù)據(jù)分析師的工作方式,讓他們可以專注于業(yè)務(wù),大大提高生產(chǎn)力。IT 智能自動(dòng)化能夠提高企業(yè)系統(tǒng)的性能表現(xiàn),對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化,獲得新的效率和彈性水平,同時(shí),AIOps 解決方案還可以幫助組織快速降低 IT 成本。在應(yīng)用程序現(xiàn)代化方面,借助 AI,通過(guò) DevOps、容器、Kubernetes 和微服務(wù)可以使現(xiàn)有的應(yīng)用程序快速實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化。在安全性方面,通過(guò)將 AI 引入安全領(lǐng)域,可以擴(kuò)大可見(jiàn)性范圍并提升響應(yīng)能力,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等 AI 技術(shù)提供快速洞察,以減少每日警報(bào)的噪音,大幅縮短響應(yīng)時(shí)間。此外,AI 還可以減少排放、浪費(fèi)和成本,將可持續(xù)性嵌入到日常運(yùn)營(yíng)中來(lái)獲取新的效率,幫助組織做好準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)可能擾亂業(yè)務(wù)的氣候風(fēng)險(xiǎn),更容易地評(píng)估他們自己對(duì)環(huán)境的影響,并滿足合規(guī)性要求。

不僅如此,IBM 還攜手合作伙伴,擴(kuò)展企業(yè)的 AI 采用率。例如,IBM 將 Watson Assistant 和 Watson Discovery 嵌入 SAP 解決方案,不久前雙方又宣布把 IBM Watson AI 嵌入 SAP 解決方案,提供新的 AI 驅(qū)動(dòng)型洞察與自動(dòng)化,為 SAP 解決方案全組合打造更為高效的用戶體驗(yàn);將 Watson Discovery 和自然語(yǔ)言軟件庫(kù)嵌入 Adobe Acrobat,幫助其用戶更好地處理 PDF 文件;借助 IBM Watson Order,麥當(dāng)勞實(shí)現(xiàn)了“來(lái)得速”服務(wù)的自動(dòng)化,使其員工專注于食品外送和顧客服務(wù);Watson Code Assistant 和 Red Hat Ansible 共同實(shí)現(xiàn) IT 自動(dòng)化,優(yōu)化紅帽社區(qū)開(kāi)發(fā)者體驗(yàn);在通用汽車(chē)的車(chē)載應(yīng)用中內(nèi)嵌紅帽技術(shù)棧,并基于紅帽 OpenShift 平臺(tái)優(yōu)化其智能車(chē)載應(yīng)用的 AI 工作負(fù)載。

回到根本,應(yīng)對(duì)算力挑戰(zhàn)

在數(shù)博會(huì)的“大數(shù)據(jù)、大算力、大模型”的圓桌對(duì)話中,算力挑戰(zhàn)是大家非常關(guān)注的議題?;氐礁荆艺J(rèn)為,應(yīng)對(duì)算力挑戰(zhàn),除了基礎(chǔ)設(shè)施的硬件層面,軟件也非常重要:怎樣把算力抽象起來(lái),數(shù)據(jù)怎樣能夠低成本的治理,計(jì)算出來(lái)的結(jié)果如何能與企業(yè)及用戶一端現(xiàn)有的系統(tǒng)整合起來(lái),算力如何來(lái)調(diào)度,這里面包含了很多軟件技術(shù)。因此,當(dāng)下技術(shù)的研發(fā),不光是在基礎(chǔ)架構(gòu)層面,從平臺(tái)一直到應(yīng)用,技術(shù)提供商都必須關(guān)注,為企業(yè)客戶提供全棧式的產(chǎn)品和服務(wù)。這也是今天 IBM 在中國(guó)為企業(yè)客戶提供人工智能大數(shù)據(jù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)非常重要的一點(diǎn)。

這是一個(gè)顛覆性的時(shí)代,未來(lái)幾年我們的產(chǎn)業(yè)將發(fā)生很多顛覆性的變化。處于這個(gè)變局當(dāng)中,每個(gè)企業(yè)都需要具備應(yīng)用人工智能、利用數(shù)字化技術(shù)的能力;作為個(gè)人,我們也許要開(kāi)始重新設(shè)計(jì)自己的職業(yè),重新打造自己未來(lái)開(kāi)展日常工作的能力,這一點(diǎn)非常重要。面對(duì)新的人工智能信息化時(shí)代,我們每個(gè)人都要與時(shí)俱進(jìn)作出改變,追趕技術(shù)。與大家共勉!

(完)

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IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商,幫助超過(guò) 175 個(gè)國(guó)家和地區(qū)的客戶,從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察,簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程,降低成本,并獲得行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過(guò) 4000 家政府和企業(yè)實(shí)體依靠 IBM 混合云平臺(tái)和 Red Hat OpenShift 快速、高效、安全地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計(jì)算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開(kāi)放和靈活的選擇。對(duì)企業(yè)誠(chéng)信、透明治理、社會(huì)責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長(zhǎng)期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。

了解更多信息,請(qǐng)?jiān)L問(wèn):https://www.ibm.com/cn-zh


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    發(fā)表于 10-14 07:14

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    :6G+AI+衛(wèi)星將支持全息通信,實(shí)現(xiàn)真正的\"面對(duì)面\"交流 數(shù)字孿生衛(wèi)星:為每顆衛(wèi)星創(chuàng)建精確的數(shù)字模型,用于預(yù)測(cè)和優(yōu)化性能 開(kāi)啟智能天網(wǎng)新時(shí)代 AI與6G、衛(wèi)星通信的融合,正在
    發(fā)表于 10-11 16:01

    都在說(shuō)“AI+”,可AI+到底加的是什么?

    最近幾年,“AI+”這個(gè)詞幾乎無(wú)處不在。AI+制造、AI+教育、AI+醫(yī)療、AI+交通、AI+
    的頭像 發(fā)表于 10-10 14:50 ?1054次閱讀

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+AI的科學(xué)應(yīng)用

    是一種快速反應(yīng)能力,是直接的感知;靈感是一種通過(guò)思考和探索獲得的創(chuàng)造性想法,是一種創(chuàng)意。 AI怎么模擬直覺(jué)與靈感呢?四、AI代替人類(lèi)的假說(shuō) 這可能嗎? 用機(jī)器來(lái)生成假說(shuō): 1、直接生成
    發(fā)表于 09-17 11:45

    適應(yīng)邊緣AI新時(shí)代的GPU架構(gòu)

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《適應(yīng)邊緣AI新時(shí)代的GPU架構(gòu).pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 09-15 16:42 ?47次下載

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+AI芯片的需求和挑戰(zhàn)

    當(dāng)今社會(huì),AI已經(jīng)發(fā)展很迅速了,但是你了解AI的發(fā)展歷程嗎?本章作者將為我們打開(kāi)AI的發(fā)展歷程以及需求和挑戰(zhàn)的面紗。 從2017年開(kāi)始生成
    發(fā)表于 09-12 16:07

    智能體化AI生成AI的區(qū)別

    生成 AI 的核心是“生成內(nèi)容” —— 比如用大模型寫(xiě)報(bào)告,是對(duì)輸入指令的被動(dòng)響應(yīng)。而智能體化 AI
    的頭像 發(fā)表于 08-25 17:24 ?1663次閱讀

    AI 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān):開(kāi)啟智能新時(shí)代的鑰匙?—龍興物聯(lián)

    流量動(dòng)態(tài)分析、違章行為智能識(shí)別;在智慧城市建設(shè)里,可檢測(cè)周界入侵、消防通道占用等安全隱患。 AI 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)正以其獨(dú)特的魅力,為各行業(yè)帶來(lái)前所未有的變革與機(jī)遇,引領(lǐng)我們大步邁向智能新時(shí)代。
    發(fā)表于 08-09 16:40

    AI的未來(lái),屬于那些既能寫(xiě)代碼,又能焊電路的“雙棲人才”

    AI模型在MCU/NPU部署的文章互動(dòng)量增長(zhǎng)超300%;嵌入AI相關(guān)問(wèn)答數(shù)量翻倍;PCB+AI+自動(dòng)控制領(lǐng)域投稿創(chuàng)歷史新高。這不是巧合,
    發(fā)表于 07-30 16:15

    谷歌新一代生成AI媒體模型登陸Vertex AI平臺(tái)

    我們?cè)?Vertex AI 上推出新一代生成 AI 媒體模型: Imagen 4、Veo 3 和 Lyria 2。
    的頭像 發(fā)表于 06-18 09:56 ?1121次閱讀

    AMD攜手微軟共迎Windows 11 AI+ PC 生態(tài)新篇章

    構(gòu)建的AI+ PC新時(shí)代已加速到來(lái)。 ? 5月15日,2025 AMD中國(guó)AI應(yīng)用創(chuàng)新聯(lián)盟(夏季)論壇暨Windows 11 AI+ PC生態(tài)產(chǎn)品體驗(yàn)會(huì)成功在北京舉辦,來(lái)自AMD、微軟
    的頭像 發(fā)表于 05-16 14:35 ?832次閱讀
    AMD攜手微軟共迎Windows 11 <b class='flag-5'>AI+</b> PC 生態(tài)新篇章

    IBM如何基于SAP平臺(tái)和數(shù)據(jù)推動(dòng)生成AI的成功應(yīng)用

    “近日,IBM 商業(yè)價(jià)值研究院(IBV)與 SAP 研究洞察中心聯(lián)合開(kāi)展了一項(xiàng)大規(guī)模調(diào)研,覆蓋全球 1200余位全球企業(yè)高管,其中 200位來(lái)自大中華區(qū),以深入洞察組織如何基于 SAP 平臺(tái)和數(shù)據(jù)推動(dòng)生成
    的頭像 發(fā)表于 04-17 10:20 ?1011次閱讀

    首創(chuàng)開(kāi)源架構(gòu),天璣AI開(kāi)發(fā)套件讓端側(cè)AI模型接入得心應(yīng)手

    基石。 Neuron Studio打造全流程一站開(kāi)發(fā)體驗(yàn),為AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)按下加速鍵 AI 應(yīng)用的開(kāi)發(fā)瓶頸,從來(lái)都不是“點(diǎn)的問(wèn)題”,而是“鏈的問(wèn)題”:開(kāi)發(fā)工具碎片化,調(diào)優(yōu)過(guò)程靠手動(dòng),單模型
    發(fā)表于 04-13 19:52

    適用于數(shù)據(jù)中心和AI時(shí)代的800G網(wǎng)絡(luò)

    隨著人工智能(AI)技術(shù)的迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)中心面臨著前所未有的計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)壓力。從大語(yǔ)言模型(LLM)訓(xùn)練到生成AI應(yīng)用,海量數(shù)據(jù)處理需求推動(dòng)
    發(fā)表于 03-25 17:35