中控技術(shù)全面接入DeepSeek大模型，AI雙子星閃耀工業(yè)領(lǐng)域

杭州2025年2月10日 /美通社/ -- 在全球工業(yè)智能化的浪潮中，中控技術(shù)作為行業(yè)的領(lǐng)航者，以前所未有的決心和力度，在2024年正式啟動了"ALL in AI"戰(zhàn)略，致力于將人工智能技術(shù)深度融入工業(yè)生產(chǎn)、管理的每一個環(huán)節(jié)，開啟了一場前所未有的工業(yè)AI革命。...

AI醫(yī)療領(lǐng)域新突破！北電數(shù)智聯(lián)合中日友好醫(yī)院發(fā)布櫻智大模型

馬斯克談DeepSeek：中國諸多偉大造物之一

2月10日消息，日前，WELT經(jīng)濟峰會公布特斯拉CEO馬斯克采訪視頻，其中提到了大火的國產(chǎn)大模型DeepSeek。

聯(lián)發(fā)科天璣旗艦芯片大賣：營收暴漲100%

2月10日消息，據(jù)報道，芯片巨頭聯(lián)發(fā)科近期舉辦了2024年第四季度及全年業(yè)績說明會，其整體業(yè)績表現(xiàn)不僅達到了預期，更是實現(xiàn)了超越。這一成績的取得，在很大程度上得益于人工智能(AI)需求的強勁增長，聯(lián)發(fā)科預計其ASIC業(yè)務將在2026年成功跨越10億美元營收大關(guān)。

引起人工疑問可顯著提高AI數(shù)學精度

當AI研究人員談論數(shù)學推理時，他們通常專注于擴展 - 更大的模型，更多參數(shù)和較大的數(shù)據(jù)集。但是在實踐中，數(shù)學能力并不是關(guān)于模型的計算多少。實際上，這是關(guān)于機器是否可以學會驗證自己的工作，因為至少90%的推理錯誤來自自信地說明錯誤的中間步驟的模型。

為實時內(nèi)容審核部署AI的指南

內(nèi)容審核對于任何數(shù)字平臺都至關(guān)重要，以確保用戶的信任和安全。盡管人類節(jié)制可以處理某些任務，但隨著平臺規(guī)模，AI驅(qū)動的實時節(jié)制變得至關(guān)重要。機器學習(ML)動力系統(tǒng)可以通過最小的再培訓和操作成本進行有效的大規(guī)模調(diào)節(jié)內(nèi)容。本分步指南概述了部署AI驅(qū)動的實時審核系統(tǒng)的方法。

在開發(fā)人員平臺中驅(qū)動AI創(chuàng)新

傳統(tǒng)的內(nèi)部開發(fā)人員平臺(IDP)改變了組織如何管理代碼和基礎(chǔ)架構(gòu)。通過通過CI/CD管道和基礎(chǔ)架構(gòu)(IAC)等工具標準化工作流程，這些平臺可以快速部署，減少手動錯誤以及改進的開發(fā)人員體驗。但是，他們的重點主要是運營效率，通常將數(shù)據(jù)視為事后的想法。

無服務器AI推斷

無服務器計算是一個云計算模型，諸如AWS，Azure和GCP之類的云提供商管理服務器基礎(chǔ)架構(gòu)，并根據(jù)需要動態(tài)分配資源。開發(fā)人員要么直接調(diào)用API，要么以函數(shù)的形式編寫代碼，并且云提供商對某些事件響應這些功能。這意味著開發(fā)人員可以自動擴展應用程序，而不必擔心服務器管理和部署，從而可以節(jié)省成本和提高敏捷性。

使用AI的實時數(shù)據(jù)流

此外，使用AI流媒體數(shù)據(jù)為企業(yè)和行業(yè)提供了競爭優(yōu)勢。實時和流數(shù)據(jù)分析的AI允許及時，連續(xù)的流程管理最新的數(shù)據(jù)，而不是傳統(tǒng)方式，并且以不同的間隔處理了幾批信息。帶有一個用于流和批處理數(shù)據(jù)的平臺的數(shù)據(jù)孤島是舊新聞，用自動化工具和統(tǒng)一治理簡化操作的管道是未來的方式。

使用AI構(gòu)建全棧簡歷篩選應用

DeepSeek開源AI模型的發(fā)布在技術(shù)界引起了很多興奮。它允許開發(fā)人員完全在本地構(gòu)建應用程序，而無需連接到在線AI模型(例如Claude，Chatgpt等)。開源模型在構(gòu)建與生成AI集成的企業(yè)應用程序時為新機會打開了大門。

了解推理時間計算

在機器學習和人工智能領(lǐng)域，推斷是將經(jīng)過訓練的模型應用于現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)以生成預測或決策的階段。在模型接受了訓練之后，可以在計算上進行密集且耗時，推理過程允許模型進行預測，以提供可行的結(jié)果。

從傳統(tǒng)規(guī)則引擎到機器學習

在技術(shù)領(lǐng)域，個性化是使用戶參與和滿意的關(guān)鍵。個性化最明顯的實現(xiàn)之一是通過推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據(jù)其互動和偏好為用戶提供量身定制的內(nèi)容，產(chǎn)品或體驗。從歷史上看，推薦系統(tǒng)的第一個實施是建立在基于舊規(guī)則的引擎(例如IBM ODM(運營決策經(jīng)理)和Red Hat Jboss BRMS(業(yè)務規(guī)則管理系統(tǒng))的基礎(chǔ)上。

大規(guī)模分布培訓

隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)模型的復雜性增長，訓練它們所需的計算資源呈指數(shù)增長。在龐大的數(shù)據(jù)集上培訓大型模型可能是一個耗時且資源密集的過程，通常需要數(shù)天甚至數(shù)周才能完成一臺機器。

Openai的推理模型對GPT和AI意味著什么

Openai關(guān)于其推理模型的最新公告確實使我停下來，思考AI的發(fā)展方向。多年來，我已經(jīng)看到GPT模型從實驗性變成了我們現(xiàn)在每天從內(nèi)容創(chuàng)建到客戶支持的所有事物的工具。但是，就像GPT一樣令人印象深刻，我們都注意到了它的缺點，尤其是在解決復雜問題或建立邏輯聯(lián)系的任務時。這就是為什么推理模型的想法感覺就像是一大步的原因。這不僅僅是升級;這是AI能力的轉(zhuǎn)變。

LLM推理的局限性

大型語言模型(LLMS)以其產(chǎn)生連貫的文本，翻譯語言甚至進行對話的能力而破壞了AI。但是，盡管具有令人印象深刻的能力，但在推理和理解復雜環(huán)境方面，LLM仍然面臨重大挑戰(zhàn)。