剖析题型 提炼方法 实验解读 构建知识网络 强化答题语句 探究高考 明确考向 模型1 快速精准解答有机物 推断题 第一篇 热点题型建模 1.根据化合物的功能确定化合物的名称 模型解法 1 2.根据元素的组成确定化合物的名称 (1)只含有C、H、O元素的可能是糖类、脂肪和固醇,然后根据糖类、脂肪和固醇的特点进一步确定物...
(ArtificialIntelligence,AI)为代表的数字技术加速演进,成为经济增长的核心驱动力。近年来,人工智能大规模预训练模型(以下简称“大模型”)在知识、数据、算法和算力等关键要素的共同推动下,呈现爆发式增长,从自然语言处理逐步扩展、迁移到计算机视觉、多模态、科学计算等领域,增强了人工智能的泛化性、通用性,开启了人工智...
大模型技术应用趋势》,我们邀请到来自复旦大学计算机学院邱锡鹏教授分享了“大规模预训练模型:探讨与展望”,本次演讲主要围绕大规模预训练语言模型展开讨论,并探讨大模型成功的原因、适用场景、未来发展方向以及身处大模型时代我们的机遇。
第二,GPT ( Generative Pre-trained Transformer,生成型预训练变换模型 ) 是大模型的一种形态,G 代表生成性的 ( generative ) ,P 代表经过预训练 ( pre-trained ) ,T 代表变换器 ( transformer ) 。 第三,大模型引发了人工智能生成内容( Artificial Intelligence Generated Content,AIGC ) 技术的质变。因此,...
价值如此之大!「干货」大模型视角下的因果推断mp.weixin.qq.com/s/aS27gm_QSGMH3e69OfORlw ...
SmoothQuant是一种精确高效的后训练量化方法,能够为高达530B参数的大型语言模型实现无损的8位权重和激活量化。SmoothQuant支持大语言模型中所有的GEMM的权重和激活量化,与混合精度激活量化基线相比,显著减少了推理延迟和内存使用。SmoothQuant现已被整合到PyTorch和FasterTransformer中,可实现高达1.56倍的推理加速,并将内存占...
训练速度和性能均创新高!#CVPR2023 #计算机视觉 #人工智能 00:17 CVPR 2023 北大提出T-SEA 自集成策略实现更强的黑盒攻击迁移性#CVPR #北大 #计算机视觉 #自然语言处理 #人工智能 #深度学习 00:16 CVPR 2023 Prophet 用小模型启发大语言模型解决外部知识图像问答#CVPR #Prophet #计算机视觉 #人工智能 #深度...
(六)新产业发展不断加速(中国) 三、新机会 (一)全方位探索把控:“人+事”的机会空间 1. “人+事”的探索框架 2. 机会在哪里 (二)“事”的机会空间 1. 事的三个机会版块 2. 完整系统的机会探索体系 (三)数字化基础的机会 (四)数字化应用的机会 1. 信息知识 2. 内容 3. 游戏 4. 消费|电商 5...
面临一场快速到来的技术变革,比较有效的方法是去剖析:事物的内在结构,它的发展体系;什么是稳定不变的,什么是变化的,新现象是如何形成的。最近奇绩举办了以《新范式 新时代 新机会》为主题的分享活动,陆奇博士以“新范式”为核心,分享了他对当前技术变革的观点,我们
策略制定策略 小循环1:深究问题 小循环2:拟定策略 大循环:根据实践后的结果,继续解决下一个问题 项目落地、业务改善等事务相关活动 团队建设、人员协作等人员相关活动 ⑤⑤ 管理管理业务业务--事事 ⑥⑥ 领导团队领导团队--人人 参考了《商业框架图鉴》的分类,结合自己的逻辑思路做了优化,更加闭环和易于理解… ...