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中国引领全球AI理论突破!百度2014年就已发现Scaling Law (中国引领全球治理这句话对吗)
中国引领全球AI理论突破!百度2014年就已发现Scaling Law (中国引领全球治理这句话对吗)

近日,一项关于大模型核心理论,ScalingLaw,的起源讨论正在外网热烈展开,最新观点和证据表明,中国科技巨头百度比OpenAI更早实现了这一突破,知名媒体,南华早报,在其报道,百度在OpenAI之前就发现了ScalingLaw,AI领域的辩论重新燃起,中指出,尽管美国在AI模型创新方面一直被视为领先者,但最新的讨论显示,中国在探索...。

更新时间:2025-02-01 15:02:50

Scaling 具身智能爆发在即 达摩院赵德丽 law打破固定路径加速AI变革 (scaling)
Scaling 具身智能爆发在即 达摩院赵德丽 law打破固定路径加速AI变革 (scaling)

我们正身处一场技术革命的历史开端,以ChatGPT为标志的这轮AI科技浪潮是算法和软件诞生以来人类科技最重要的技术变革,由此开启了以智能为核心的第四次工业革命,这次AI变革是由以Scalinglaw为底层逻辑的基础模型驱动,其整体的发展脉络由基础模型的技术逻辑主导,进入2025年,我们清晰地看到,Scalinglaw本身仍然成立,但以...。

更新时间:2025-02-01 14:32:28

IEEE 姜大昕博士入选 2025 CEO Fellow 阶跃星辰创始人 (ieee姜大元)
IEEE 姜大昕博士入选 2025 CEO Fellow 阶跃星辰创始人 (ieee姜大元)

近日,国际电气和电子工程师协会,InstituteofElectricalandElectronicEngineers,以下简称IEEE,公布了2025年度Fellow名单,阶跃星辰创始人、CEO姜大昕博士入选,是唯一来自中国大模型创业公司的入选者,IEEE给姜大昕博士的入选理由是,对上下文感知搜索和语言Scaling方法做出的贡献,...。

更新时间:2024-12-09 14:00:54

10年内单个集群价值将达万亿美元 出天际 贵 芯片集群 (十年内包括第十年吗)
10年内单个集群价值将达万亿美元 出天际 贵 芯片集群 (十年内包括第十年吗)

1958年,德州仪器的杰克.基尔比,JackKilby,设计出了带有单个晶体管的硅芯片,1965年,仙童半导体已经掌握了如何制造一块拥有50个晶体管的硅片,正如仙童半导体的联合创始人戈登.摩尔,GordonMoore,当年观察到的那样,一块硅片上可容纳的晶体管数量几乎每年翻一番,2023年,苹果发布了iPhone15Pro,由A17仿...。

更新时间:2024-12-09 13:55:46

智领未来!三星QLED AI时代 8K电视在深首销 (智领未来科技有限公司)
智领未来!三星QLED AI时代 8K电视在深首销 (智领未来科技有限公司)

雷锋网消息,3月29日,三星电子在深圳举行,AI时代智领未来,QLED8K电视首销活动暨媒体品鉴会,全新推出的三星QLED8K电视让消费者不再受内容源格式的限制,随时享受精美的8K画质内容,三星QLED8K电视通过搭载量子点8K处理器,QuantumProcessor8K,,以8K人工智能增强技术,8KAIUpscaling,提升画质...。

更新时间:2024-12-01 00:35:54

探索神经网络规模下限 MNIST (探索神经网络的意义)
探索神经网络规模下限 MNIST (探索神经网络的意义)

译者,AI研习社,听风1996,双语原文链接,ScalingdownDeepLearning不管是按什么样的科学标准,人类基因组项目都是巨大的,它涉及数十亿美元的资金,数十家机构以及超过十多年的快速研究进展,但这仅仅是冰山一角,早在项目开始之前,科学家们就在全力整理人类遗传学这门复杂的科学,而大多数时候,他们研究的不是人类,遗传学的基...。

更新时间:2024-11-30 18:24:23

研究预测 大模型 研究源 告急 2026年高质量语言数据将耗尽 (研究预测大模型的意义)
研究预测 大模型 研究源 告急 2026年高质量语言数据将耗尽 (研究预测大模型的意义)

数据存量的增速远低于大模型训练数据集规模的增速,语言模型的缩放定律,Scalinglaw,表明,其规模大小取决于可用数据的数量,所以在过去几年,大约有一半的语言模型是通过扩大数据量来改进性能的,当前,在参数量上的角逐似乎已进入冷静期,然而,当许多人还在讨论模型要不要继续做大的时候,模型能不能做大的问题已经出现了,最近,一项来自Epoc...。

更新时间:2024-11-30 18:19:28

不会到头 Law 视觉模型智能涌现后 Scaling (不会到头的含义是什么)
不会到头 Law 视觉模型智能涌现后 Scaling (不会到头的含义是什么)

ScalingLaw或将终结——这是最近备受热议的话题之一,该讨论最初源自于哈佛大学一篇名为,ScalingLawsforPrecision,的论文,其研究表明当下的语言模型在大量数据上经历了过度训练,继续叠加更多的预训练数据可能会产生副作用,这释放的信号是,在自然语言处理领域,ScalingLaw目光所及地到达瓶颈,单纯依靠增加模型...。

更新时间:2024-11-30 17:42:16

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