曾经从事过应用程序开发项目的人都知道，不仅是要将代码和内容在生产中，向客户，员工或利益相关者展示出来，而且需要先对其进行测试以确保其不会损坏或交付失败。质量保证（QA）是任何技术或业务交付的核心部分，是任何开发方法的重要组成部分之一。建立、 测试、 部署软件最好的方法是以敏捷的方式，以小块的迭代块进行操作，因此必须确保响应客户不断变化的需求。当然，人工智能项目也没有什么不同。正如我们在先前关于AI方法论的内容中所讨论的，有迭代的设计，开发，测试和交付阶段。
华为盘古大模型是华为公司基于其强大的人工智能技术栈开发的一系列大规模预训练模型，涵盖了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、以及科学计算等多个领域。这些模型代表了华为在AI研究和应用方面的前沿探索，旨在通过高度集成的AI能力，赋能企业数字化转型和智能化升级。
提到训练 AI 大模型，总能让人想起动辄几百上千块 GPU、天价训练费用、只有几家大厂才玩得起，普通 AI 玩家看着铺天盖地的大模型新闻只能默默流泪～
演讲 | 林咏华 智源人工智能研究院副院长 整理 | 何苗 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 2018 年以来，超大规模预训练模型的出现推动了 AI 科研范式从面向特定应用场景、训练专有模型，转变为大模型+微调+模型服务的AI工业化开发模式。直至对话大模型 ChatGPT 引发全球广泛关注，人们终于欢呼 AI 2.0 时代来了。当我们立足由大模型推动的AIGC元年，AI 正在迎来新的一轮全球应用和研发热。 随着两波AI崛起浪潮接连在寒冬中袭来，人们终于看到了大模型+AIGC 将人工智
4月18日，火山引擎在其举办的“原动力大会”上发布自研DPU等系列云产品，并推出新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。火山引擎总裁谭待表示，AI大模型有巨大潜力和创新空间，火山引擎会服务客户做好大模型，共同推动各行业的智能化升级。
在以往，大多数AI模型都是靠人类的数据训练的，但现在，越来越多的公司（包括OpenAI、微软，以及Cohere这样的初创公司）都开始使用这种AI生成的「合成数据」，或者在努力搞清如何使用AI生成的数据了。
LLaMA-2 相较于 LLaMA-1，引入了更多且高质量的语料，实现了显著的性能提升，全面允许商用，进一步激发了开源社区的繁荣，拓展了大型模型的应用想象空间。然而，从头预训练大模型的成本相当高，被戏称 「5000 万美元才能入局」，这使得许多企业和开发者望而却步。那么，如何以更低的成本构建自己的大型模型呢？
过去一年半，AI大模型标志性的应用相继出现，从ChatGPT到Sora一次次刷新人们的认知。震撼的背后，是大模型参数指数级的增长。
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型学习已经成为当前研究的热点领域。它不仅是深度学习和机器学习的延伸，更是对大规模数据处理能力的进一步提升。AI大模型学习要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，同时还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。
机器之心报道 作者：机器之心编辑部 大模型已成为 AI 圈的一种潮流，不仅横扫各大性能榜单，更产生了诸多有趣应用。 例如，微软和 OpenAI 开发的自动代码建议补全神器 Copilot，化身程序员最佳助手，提升工作效率。 OpenAI 刚刚发布能以假乱真的文本生成图像模型 DALL-E 2，Google 便紧接着发布了 Imagen，在大模型上，大公司也是相当的卷，丝毫不比 CV 刷榜差。 文本到图像生成样例“一个被猫绊倒的希腊人雕像”（左侧两列为 Imagen，右侧两列为 DALL·E 2） 模型增
本周二，基于 Stable Diffusion 的视频生成模型 Stable Video Diffusion 来了，AI 社区马上开始了热议。
近日，腾讯云AI与腾讯优图实验室的加速团队在CLUE语言分类任务上进行试验，一举在分类任务1.0和1.1中拿下业界第一的好成绩。 HUMAN为人类标注成绩，非模型效果，不参与排名 ▲如何与AI进行无障碍的对话？ 近年来随着人工智能的发展，NLP（自然语言处理）一直是业内外关注的焦点，其中预训练模型(Pre-Trained Model，PTM)技术作为当下最具有革命性的创新成果，正成为国内外互联网企业探索的重点，构建以中文为核心的超大规模预训练模型及生态势在必行，各大公司在反哺自身业务的同时纷纷向CLUE
来源：潞晨科技 本文约4000字，建议阅读8分钟Colossal-AI 快速跟进，首个开源低成本复现 ChatGPT 完整流程。 火爆全网的 ChatGPT，仿佛开启了第四次工业革命，让微软、谷歌等全球科技巨头打得昏天黑地，引得各路玩家纷纷入局，抢占赛道。 然而由于 OpenAI 没有开源 ChatGPT，如何有效复现 ChatGPT 已成为摆在大家面前的头号难题，急需可靠的开源共建方案。 Colossal-AI 快速跟进，首个开源低成本复现 ChatGPT 完整流程。作为当下最火热的开源 AI 大模型解决
近日，火爆全网的 ChatGPT，仿佛开启了第四次工业革命，将微软、谷歌等全球科技巨头打得昏天黑地，引得各路玩家纷纷入局，抢占赛道。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 首个开源的ChatGPT低成本复现流程来了！ 预训练、奖励模型训练、强化学习训练，一次性打通。 最小demo训练流程仅需1.62GB显存，随便一张消费级显卡都能满足了。单卡模型容量最多提升10.3倍。 相比原生PyTorch，单机训练速度最高可提升7.73倍，单卡推理速度提升1.42倍，仅需一行代码即可调用。 对于微调任务，可最多提升单卡的微调模型容量3.7倍，同时保持高速运行，同样仅需一行代码。 要知道，ChatGPT火是真的火，复现也是真的难。 毕
2016年AlphaGo在围棋比赛中击败李世石，就是一个开始。现在，AI已经可以比人类更好地识别图像和语音，通过商学院考试，以及亚马逊的编程面试题。
「百模大战」正风起云涌，AIGC相关企业融资和并购金额也屡创新高，全球科技企业争相入局。
他们给一些很简单的AI模型“照了个X光”——将它们的训练过程可视化后，发现了有意思的现象：
「百模大战」 正风起云涌，AIGC 相关企业融资和并购金额也屡创新高，全球科技企业争相入局。然而，AI 大模型风光无限的背后是成本极其高昂，单次预训练成本或高达上千万元。基于 LLaMA 等现有开源大模型的微调，也难以满足企业打造核心竞争力和多样化商业使用等需求。因此，如何低成本量身打造预训练基础大模型，已成为 AI 大模型浪潮的关键瓶颈。
开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
当昨日我们还在讨论从大厂以及个人创业的角度来看，复制一家 OpenAI 和一款强大的 ChatGPT 可行性究竟有几成之际，苦于 OpenAI 并未将 ChatGPT 开源出来，所以这趟水究竟有多深，众人并不知。
机器之心发布 机器之心编辑部 火爆全网的 ChatGPT，仿佛开启了第四次工业革命，让微软、谷歌等全球科技巨头打得昏天黑地，引得各路玩家纷纷入局，抢占赛道。 然而由于 OpenAI 没有开源 ChatGPT，如何有效复现 ChatGPT 已成为摆在大家面前的头号难题，急需可靠的开源共建方案。 Colossal-AI 快速跟进，首个开源低成本复现 ChatGPT 完整流程。作为当下最火热的开源 AI 大模型解决方案，Colossal-AI 已收获开源社区 GitHub Star 近万颗，此次开源亮点包括： 开
ChatGPT引发的大模型热潮愈演愈烈，全球科技巨头和明星初创争相入局，打造以AI大模型为核心的竞争力和多样化商业使用需求。
AI模型发展迅速, 一年前还只有OpenAI可以选择, 但才一年多时间, 不仅商业上的AI模型层出不穷, 开源的AI模型也紧追不舍.
然而AI的陪练系统通常会根据其进步而增加训练难度。在自我博弈的训练中，有时，AI要学会左右互搏，有时，AI要和其他AI一起玩以方便各自提升。
可提供开箱即用的8到512卡LLaMA2训练、微调、推理方案，并提供一站式云平台解决方案。
万博 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 语言AI，具备了人类的自我审视能力： 最近，一个来自加州大学伯克利分校和霍普金斯大学的学术团队研究表明： 它不仅能判断自己的答案正确与否，而且经过训练，还能预测自己知道一个问题答案的概率。 研究成果一经发布，就引起热议，有人的第一反应是恐慌： 也有人认为，这项成果，对神经网络研究具有正面意义： 语言AI具备自我审视能力 研究团队认为，如果要让语言AI模型自我评估，必须有一个前提： 语言AI回答问题时，会校准自己的答案。 这里的校准，就是语言AI预测
2023 年 8 月 14 日，由 GAIR 研究院、雷峰网、世界科技出版社、科特勒咨询集团联合主办的第七届 GAIR 全球人工智能与机器人大会在新加坡乌节大酒店拉开帷幕。
要知道，从头预训练大模型此前被戏称“要5000万美元才能入局”，让许多开发者和中小企业都望而却步。
2018 年，Google Cloud 宣布将 AutoML 作为机器学习产品的一部分。至此，AutoML 开始进入大众的视野。
换句话说，如果不能给模型提供「新鲜的数据」，即由人类标注的数据，其输出质量将会受到严重影响。
在以前，我曾经介绍过很多在游戏圈比较出名的AI智能体。这些AI智能体往往能在MOBA类游戏和即时战略游戏中超越专业选手，例如腾讯在王者荣耀训练出来的“绝悟AI”：
在自然语言处理（NLP）领域，基于 Transformer 结构的预训练语言模型展示出了强大的语言理解能力，在各类 NLP 任务上都取得了巨大突破。
AI算法模型训练是指利用大量的数据以及特定的算法来训练出一个能够完成任务的计算模型。在进行AI算法模型训练时，通常需要经过以下几个步骤：
一直在寻找一个东西，一个可以把AI算法工程师的能力真正发挥出来的东西，作为算法工程师，一直以来感觉自己就是个废物，尤其是在Thoughtworks这种并不以算法和AI见长的技术公司，偶尔折腾个模型，顶多只是炫技的表演，当同事问我怎么把这个东西用在项目上，也只能尴尬的笑笑，实在抱歉，因为没有针对性的数据做训练，这个模型的精度可能无法满足实际上线的标准。算法可以被开发出来，但是却无法在实际生产中产生价值，遗憾之余不胜唏嘘，巧妇难为无米之炊，也许到最后优秀如我般的算法工程师只能离职另谋他就。
最近，在微软联合全球八大研究院共同主办的首届微软研究峰会（Microsoft Research Summit 2021）上，微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示，他现阶段正在关注的三个方向是：无处不在的计算、AI 大模型、虚拟在线，AI大模型这一方向，纳德拉关注“正在成为平台的大规模模型，这种大型模型背后的计算，如何继续构建系统。”
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ChatGPT可以说是近几个月最火爆的，由它引申出来的话题也是层出不穷： ChatGPT究竟有多强？ ChatGPT背后的技术是什么？ 第一批因为AI失业的人？ 可以说ChatGPT几乎涉及到了各个领域，成为大家关注的焦点。 越来越多的人与ChatGPT对话，ChatGPT也逐渐成为各路打工人的“辅助神器”，写代码、编小说、出方案、画图、做动画、剪视频等等。 同时ChatGPT也进入了许多企业，参与到了企业的工作当中。可以说ChatGPT无论是对个
ChatGPT 引发的大模型热潮愈演愈烈，全球科技巨头和明星初创争相入局，打造以 AI 大模型为核心的竞争力和多样化商业使用需求。其中 LLaMA 系列模型，因良好的基础能力和开放生态，已积累了海量的用户和实际应用案例，成为无数开源模型后来者的模仿和竞争的标杆对象。
2010年，秉持着为中国消费者推荐优质商品和服务的初心，值得买科技创始人、董事长隋国栋搭建了自己的个人博客，在博客快速发展的过程中，隋国栋深刻地感受到仅凭一己之力很难满足消费者的差异化需求，因此隋国栋选择扩张团队，“什么值得买”也由一个博客发展成一个平台，并培养了一批专业的消费编辑团队。
之前介绍的项目《优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（十四）- 使用FPGA实现LeNet-5 深度神经网络模型》最后我们分析了，纯FPGA实现神经网络的缺点，以及现在FPGA厂家的加速方案，这里引用一下：
本文介绍由英国利兹大学圣詹姆斯医学研究所、德国国家肿瘤疾病中心的Jakob Nikolas Kather住院医师团队发表在Nature Medicine的研究成果。作者展示了群体学习(SL)在5000多名患者的千兆像素组织病理学图像的大型多中心数据集中上的成功应用。作者表明，使用SL训练的人工智能(AI)模型可以直接从结直肠癌H&E染色的病理切片上预测BRAF突变状态和微卫星不稳定性。作者在北爱尔兰、德国和美国三类患者人群中训练AI模型，并在来自英国的两个独立数据集中验证了预测性能。数据显示，经过SL训练的AI模型优于大多数本地训练的模型，并与在合并数据集上训练的模型表现相同。此外，作者展示了基于SL的AI模型是数据高效的。未来，SL可用于训练分布式AI模型，用于任何组织病理学图像分析任务，从而无需数据传输。
在生成式 AI 盛行的全新时代，大型科技公司在使用在线内容时正在奉行「照我说的做，而不是做我所做的」策略。在一定程度上，这种策略可以说是一种双标以及话语权的滥用。
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 文｜卖萌酱 ChatGPT破圈爆火后，越来越多人开始问： “啥时候出现中国版的ChatGPT？” 国内学术界和工业界，都纷纷躁动起来——百度、阿里、字节等大厂纷纷喊口号，一众创业公司也开始争做中国版OpenAI；学术界也在用行动来表明战斗力，比如前些天复旦大学推出的MOSS模型，一经开放试用，便冲上热搜。 一时间眼花缭乱，让人生疑。 有钱就能训出模型？ 以美团大佬带资入组为代表，很多创业者和投资人盯上了ChatGPT，作为一个NPLer，我乐见其成，相信不用几个月，
来源：AI科技评论本文约4100字，建议阅读7分钟数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advanc
为提高深圳制造业竞争力，实现传统制造业转型升级和产业健康蓬勃发展，由“科创中国”大湾区联合体、深圳市科学技术协会、深圳市工业和信息化局指导，深圳市科技交流服务中心、深圳市人工智能行业协会主办的第四届智能制造创新高峰论坛在深圳福田举行。 腾讯优图作为深圳市人工智能行业协会的副会长单位，在本次论坛上，腾讯云AI副总经理、AI开发平台资深技术专家李世平，特别分享了《腾讯云TI平台公有云全新发布》主题演讲，希望通过腾讯云TI平台帮助传统制造企业实现AI的落地应用，实现降本增效作用。 1 人工智能应用落地的现实
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅、王玥 编辑：陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, challeng
数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 作者 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, ch
本文作者：robozhang，腾讯WXG产品策划 引言 随着去年ChatGPT和AI绘画的爆火，AIGC成为了大家关注的焦点。本篇文章试图从产品经理的角度，系统地讲述下AIGC的技术和商业化现状，谈谈对未来发展前景的展望。 2012年发表的AlexNet被认为是深度学习的起源，同时伴随着CPU、GPU计算能力突飞猛进的发展，AI行业迎来了一波产业爆发。以AI四小龙为代表的一批AI公司迅猛发展，人脸识别、视频理解、语音转文字、机器翻译等一系列AI功能落地到了各行各业。 这一波AI落地的功能有一个共同的特点：任
近来，DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman，现Inflection AI的CEO，在采访时投出了重磅炸弹：
如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调 AIGC 模型，已成为 AIGC 商业化和应用爆发的最大痛点。
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