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6TOPS算力驅(qū)動30億參數(shù)LLM，米爾RK3576部署端側(cè)多模態(tài)多輪對話
- 當(dāng) GPT-4o 用毫秒級響應(yīng)處理圖文混合指令、Gemini-1.5-Pro 以百萬 token 上下文 “消化” 長文檔時，行業(yè)的目光正從云端算力競賽轉(zhuǎn)向一個更實際的命題：如何讓智能 “落地”？—— 擺脫網(wǎng)絡(luò)依賴、保護(hù)本地隱私、控制硬件成本，讓設(shè)備真正具備 “看見并對話” 的離線智能，成為邊緣 AI 突破的核心卡點。2024 年，隨著邊緣 SoC 算力正式邁入 6 TOPS 門檻，瑞芯微 RK3576 給出了首個可量產(chǎn)的答案：一套完整的多模態(tài)交互對話解決方案。RK3576多模態(tài)純文字：自我介紹如今，“端
- 關(guān)鍵字： 瑞芯微 RK3576 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器） 端側(cè)小語言模型（SLM） 多模態(tài) LLM 邊緣AI部署 開發(fā)板
Qwen2-VL-3B模型在米爾瑞芯微RK3576開發(fā)板NPU多模態(tài)部署指導(dǎo)與評測
- 隨著大語言模型（LLM）技術(shù)的快速迭代，從云端集中式部署到端側(cè)分布式運行的趨勢日益明顯。端側(cè)小型語言模型（SLM）憑借低延遲、高隱私性和離線可用的獨特優(yōu)勢，正在智能設(shè)備、邊緣計算等場景中展現(xiàn)出巨大潛力。瑞芯微 RK3576 開發(fā)板作為一款聚焦邊緣 AI 的硬件平臺，其集成的 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）能否高效支撐多模態(tài) LLM 的本地運行？性能表現(xiàn)如何？?RK3576 多模態(tài)純文字：愛因斯坦有什么貢獻(xiàn)RK3576 多模態(tài)純文字：自我介紹本文將圍繞這一核心問題展開 —— 從端側(cè) SLM 與云端 LL
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數(shù)據(jù)中心互連技術(shù)，第三種選擇
- 著眼于下一代數(shù)據(jù)中心。
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LLM真的具有商業(yè)價值嗎？
- 如果您曾經(jīng)參加過企業(yè)性格或技能評估，您可能遇到過 Core Values Finder，這是一種衡量個人價值觀的工具。它基于評估人類價值觀的最可靠和有效的工具之一：肖像價值觀問卷修訂版 （PVQ-RR）。科學(xué)問卷的目標(biāo)是評估受訪者如何與 20 種不同的價值觀保持一致，其中包括關(guān)懷、寬容、謙遜、成就和自我指導(dǎo)。受訪者使用 1（“最不像我”）到 6（“最像我”）的等級進(jìn)行排名。他們的回答表明了什么對他們來說很重要，以及什么影響了他們?nèi)绾巫龀鰶Q策。我和我在 AI Alt Lab 的團(tuán)隊研究
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在LLM方面Google取得成功，而Meta和OpenAI則跌跌撞撞
- 大型語言模型 （LLM） 的早期歷史由 OpenAI 主導(dǎo)，在較小程度上由 Meta 主導(dǎo)。OpenAI 的早期 GPT 模型確立了 LLM 性能的前沿，而 Meta 則通過提供強(qiáng)大性能的開放權(quán)重模型開辟了一個健康的利基市場。開放權(quán)重模型具有可公開訪問的代碼，任何人都可以自由使用、修改和部署這些代碼。這使得包括谷歌在內(nèi)的一些科技巨頭落后了。2017 年，谷歌發(fā)表了一篇關(guān)于支撐大型語言模型的 transformer 架構(gòu)的突破性研究論文，但該公司往往因其在
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大語言模型通過圖靈測試：GPT4.5比人還像人
- 美國加州大學(xué)圣地亞哥分校（UCSD）發(fā)布了一項研究成果，宣稱首次提供了“人工智能系統(tǒng)能夠通過標(biāo)準(zhǔn)三方圖靈測試的實證證據(jù)”，證明大語言模型（LLM）通過了圖靈測試。其中，GPT-4.5被判斷為人類的比例高達(dá)73%，顯著高于真實人類參與者被選中的比例。圖靈測試由英國數(shù)學(xué)家和計算機(jī)科學(xué)家Alan Turing于1950年提出，他稱之為“模仿游戲”。圖靈設(shè)想，如果一名提問者在通過文本交流時無法區(qū)分對方是機(jī)器還是人類，那么這個機(jī)器可能具備類似人類的智能。在三方圖靈測試中，提問者需與一名人類和一臺機(jī)器進(jìn)行對話，并準(zhǔn)確
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如何使用LLM建立行業(yè)KG（知識圖）
- 1? ?KG與LLM完美結(jié)合大語言模型（LLM）在各種應(yīng)用領(lǐng)域中已經(jīng)取得了顯著的成功，但是它常常無法捕捉和掌握最新的事實知識。而另一方面，知識圖（Knowledge Graph，簡稱：KG）則擁有豐富的專家知識和事實知識，但它很難以構(gòu)建，又又不足以處理現(xiàn)實世界知識圖譜的動態(tài)變化性質(zhì)和因果推論功能等。因此，自然而然地將KG 和LLM結(jié)合起來，各自發(fā)揮優(yōu)勢，相輔相成，締造完美組合。2? ?KG協(xié)助LLM：降低LLM幻覺大家都知道，LLM 常有幻覺（Hallucinati
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GPT-4.5發(fā)布：比GPT-4提升10倍 但"并非前沿模型"
- 2月28日消息，美國時間周四，OpenAI宣布推出GPT-4.5，這是其最新、最強(qiáng)大的大語言模型（LLM）的研究預(yù)覽版，專為聊天應(yīng)用設(shè)計。不過，這也是OpenAI迄今為止最昂貴的模型。不過，GPT-4.5仍然是一款傳統(tǒng)的大型語言模型，而非“推理模型”。此前，OpenAI、DeepSeek、Anthropic等公司都推出了推理模型，這些模型能夠生成“思維鏈”或類似意識流的文本，通過反思自身的假設(shè)和結(jié)論，嘗試在向用戶提供響應(yīng)或輸出之前捕捉錯誤。盡管如此，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官山姆·奧特曼（Sam
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Arm KleidiAI 助力提升 PyTorch 上 LLM 推理性能
- 作者：Arm 基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部軟件工程師 Nobel Chowdary Mandepudi生成式人工智能 (AI) 正在科技領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，許多企業(yè)已經(jīng)開始將大語言模型 (LLM) 集成到云端和邊緣側(cè)的應(yīng)用中。生成式 AI 的引入也使得許多框架和庫得以發(fā)展。其中，PyTorch 作為熱門的深度學(xué)習(xí)框架尤為突出，許多企業(yè)均會選擇其作為開發(fā) AI 應(yīng)用的庫。通過部署 Arm Kleidi 技術(shù) ，Arm 正在努力優(yōu)化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架構(gòu)的處理器上運行 LLM 的性能
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研華本地大型語言模型（LLM）邊緣AI服務(wù)器AIR-520
- 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的全球供應(yīng)商研華科技近日公布，其自主研發(fā)的“AIR-520本地大型語言模型（LLM）邊緣AI服務(wù)器”榮獲“第33屆臺灣精品獎”銀獎！今年，研華有六款產(chǎn)品獲得了中國臺灣精品獎，其中兩款獲得了享有盛譽的銀獎。這一出色的成績凸顯了業(yè)界對研華智能系統(tǒng)和嵌入式平臺在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的認(rèn)可。研華表示將繼續(xù)整合人工智能驅(qū)動的行業(yè)解決方案和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為客戶推動工業(yè)智能的發(fā)展。研華嵌入式物聯(lián)網(wǎng)集團(tuán)總經(jīng)理張家豪強(qiáng)調(diào)，研華作為一家跨越邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)軟件和垂直行業(yè)解決方案的多元化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)企
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Arm計算平臺加持，全新Llama 3.2 LLM實現(xiàn)AI 推理的全面加速和擴(kuò)展
- 新聞重點：●? ?在Arm CPU上運行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到邊緣側(cè)的性能均得到顯著提升，這為未來AI工作負(fù)載提供了強(qiáng)大支持●? ?Meta與Arm的合作加快了用例的創(chuàng)新速度，例如個性化的端側(cè)推薦以及日常任務(wù)自動化等●? ?Arm十年來始終積極投資AI領(lǐng)域，并廣泛開展開源合作，為?1B?至?90B?的?LLM?實現(xiàn)在?Arm?計算平臺上無縫運行人
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傳感器融合技術(shù)如何助力自主移動機(jī)器人導(dǎo)航再升級？
- 自主移動機(jī)器人(AMR)可幫助制造商提高生產(chǎn)效率、增強(qiáng)安全性并節(jié)省大量成本，因而在各行各業(yè)得到廣泛應(yīng)用。2022年全球AMR市場規(guī)模為86.5億美元，預(yù)計2022年至2028年間的復(fù)合年增長率(CAGR)將達(dá)到18.3%。進(jìn)入工業(yè)5.0時代，人類將與人工智能(AI)機(jī)器人協(xié)同工作，機(jī)器人輔助而非取代人類。愿景固然美好，但要實現(xiàn)這一目標(biāo)，AMR必須克服重重挑戰(zhàn)，集成各種傳感器以及新興的傳感器融合技術(shù)將為此提供助益。AMR采用過程中所面臨的挑戰(zhàn)AMR普及的一大難題是其在多種不同應(yīng)用和環(huán)境中的適應(yīng)性。AMR已廣
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用工具彌補AI短板，讓AI答案更精準(zhǔn)
- ChatGPT和GPT-4等大型語言模型 (LLM) 已成為提高工作效率和更好地理解各種主題不可或缺的工具。從教育到軟件開發(fā)，再到內(nèi)容寫作，LLM在眾多領(lǐng)域嶄露頭角，它們在提煉和生成供人類使用的信息方面有著近乎神奇的能力。不過，盡管LLM的能力令人印象深刻，但它們在提供準(zhǔn)確答案或執(zhí)行需要精確知識的特定任務(wù)時，卻常常比較吃力。例如，對于復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題或者晦澀難懂的題目，往往會給出錯誤或不夠充分的答案。出現(xiàn)這些局限性的主要原因是，LLM通常是使用過時的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測句子中下一個在統(tǒng)計
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Nvidia 征服了最新的 AI 測試
- 多年來，英偉達(dá)在許多機(jī)器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測試中占據(jù)主導(dǎo)地位，現(xiàn)在它又多了兩個檔次。MLPerf，有時被稱為“機(jī)器學(xué)習(xí)的奧林匹克”的人工智能基準(zhǔn)測試套件，已經(jīng)發(fā)布了一套新的訓(xùn)練測試，以幫助在競爭計算機(jī)系統(tǒng)之間進(jìn)行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項新測試涉及對大型語言模型的微調(diào)，該過程采用現(xiàn)有的訓(xùn)練模型，并用專業(yè)知識對其進(jìn)行更多訓(xùn)練，使其適合特定目的。另一個是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種機(jī)器學(xué)習(xí)，一些文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫背后的一種機(jī)器學(xué)習(xí)，金融系統(tǒng)中的欺詐檢測，以及社交網(wǎng)絡(luò)。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計算機(jī)增加和參與，由
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中國電信發(fā)布全球首個單體稠密萬億參數(shù)語義模型 Tele-FLM-1T
- IT之家 6 月 19 日消息，中國電信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院聯(lián)合發(fā)布全球首個單體稠密萬億參數(shù)語義模型 Tele-FLM-1T，該模型與百億級的 52B 版本，千億級的 102B 版本共同構(gòu)成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生長和損失預(yù)測等技術(shù)，Tele-FLM 系列模型僅使用了業(yè)界普通訓(xùn)練方案 9% 的算力資源，基于 112 臺 A800 服務(wù)器，用 4 個月完成 3 個模型總計 2.3T tokens 的訓(xùn)練。模型訓(xùn)練全程做到了零調(diào)整零重試
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