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2023-09-26 10:28:27
人工智能的下一个发展阶段各种AI工具已显现出巨大的日常应用潜力,可以实现人类的各种想法,改善人类的工作方式。大型语言模型越来越先进,也出现了可以实现文本-图像相互转换的多模态模型,一些AI应用还可令科学家如虎添翼。AI是一个可以孵化出无数工具,推动各行各业前进的基础平台。2022年最值得关注的十篇论文,其中包括DALLE-2、Imagen、StableDiffusion等模型。
LSTM之父JürgenSchmidhuber梳理了17世纪以来人工智能的历史。在这篇万字长文中,Schmidhuber为读者提供了一个大事年表,其中包括神经网络、深度学习、人工智能等领域的重要事件,以及那些为AI奠定基础的科学家们。
除了非常专业的应用程序之外,我们所知道的大多数软件将被经过训练而不是编程的人工智能系统所取代。编写程序的传统想法正在走向终结。在需要“简单”程序的情况下,这些程序本身将由AI生成,而不是手动编码。
大模型所带来的“潜在的”范式转变。ChatGPT所展现出的强大能力,将这种转变的步伐扎实地推进了一大步。2023年,讨论新的一年AI系统方向会有哪些新的进展,包括硬件、软件,模型优化、系统优化,单设备优化、scale-out优化。
PyTorch、TensorFlow、JAX、Theano等框架都在关注两大问题:包含自动求导和并行在内的函数转换,以及异构计算,CPU负责控制流,GPU/TPU负责张量计算和集合通信。深度学习编译器的开发和深度学习编译器MegCC的实例,说明了如何写一个深度学习编译器。
本文还介绍了GPGPU架构、编译器和运行时、OneFlowBatchNorm相关算子实现等内容。
最后,介绍了机器之心“科技年会”之AIGC技术应用论坛,将深入分享AIGC相关技术最新进展,以及领域企业前沿实践。
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