人工智能模型 文章 最新資訊
視覺-語言-行動模型為自動駕駛開辟了四級前沿
- 安全實現(xiàn)端到端自動駕駛，既是 L4 級自動駕駛技術(shù)的核心所在，也是該技術(shù)尚未普及的主要原因。L3 級與 L4 級自動駕駛的核心區(qū)別在于是否需要人類介入：L3 級自動駕駛車輛發(fā)出接管提示時，駕駛員必須隨時準備接手車輛操控；而 L4 級自動駕駛車輛在規(guī)定的運行范圍內(nèi)，全程無需人類干預。隨著行業(yè)向可擴展、AI驅(qū)動的四級解決方案邁進，NVIDIA剛剛發(fā)布了名為Alpamayo-R1（AR1）的新開源軟件，旨在加快自動駕駛汽車的發(fā)展速度。該軟件利用生成式人工智能和大型語言模型（LLMs），這是一種基于大量文本數(shù)據(jù)訓
- 關(guān)鍵字： 自動駕駛 AI驅(qū)動 人工智能模型
金融時報：DeepSeek 因華為芯片問題推遲新人工智能模型
- 英國《金融時報》周四援引三位知情人士的話報道稱，由于使用華為芯片的訓練工作失敗，DeepSeek推遲了其新人工智能模型的發(fā)布。據(jù)英國《金融時報》報道，這家中國人工智能初創(chuàng)公司在使用華為的昇騰芯片訓練其 R2 模型時遇到了持續(xù)存在的技術(shù)問題，促使其使用 Nvidia 芯片進行訓練，使用 Ascend 進行推理。報告稱，這些問題是 Deepseek 備受期待的 R2 車型發(fā)布從 5 月推遲的主要原因。英國《金融時報》的報道強調(diào)了中國人工智能開發(fā)商在減少對美國技術(shù)（特別是英偉達人工智能芯片）的依賴方面
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蘋果Microsoft縮小人工智能模型以改進它們
- 科技公司已經(jīng)陷入了一場構(gòu)建最大的大型語言模型（LLM）的競賽中。例如，今年 4 月，Meta 宣布了 4000 億參數(shù)的 Llama 3，它包含的參數(shù)數(shù)量（或決定模型如何響應查詢的變量）是 OpenAI 2022 年原始 ChatGPT 模型的兩倍。雖然尚未得到證實，但 GPT-4 估計有大約 1.8 萬億個參數(shù)。然而，在過去的幾個月里，包括蘋果和Microsoft在內(nèi)的一些最大的科技公司已經(jīng)推出了小型語言模型（SLM）。這些模型的規(guī)模只是 LLM 對應模型的一小部分，但在許多基準測試中，它們可以與它們相
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人工智能模型介紹
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