【新智元导读】有分析公司算出来，才三个月英伟达就卖出了800多吨H100。然而市值已超万亿的英伟达，竟是一个「无计划、无汇报、无层级」的公司。仅在今年第二季度，英伟达就已经卖出了816吨H100!假如这个速度不变，它有望在今年卖出3，266吨H100。并且，在接下来的每年里，英伟达都
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市场研究公司Omdia披露，2023年第二季度，英伟达出货了900吨H100AIGPU。Omdia认为，一个带有散热器的H100GPU的平均重量超过3公斤，因此英伟达在第二季度出货了30多万块H100。Omida的最新报告显示，该公司有望达到这一里程碑。
日前，莲花健康产业集团股份有限公司发布公告，称公司全资子公司杭州莲花科技创新有限公司于2023年9月27日与新华三集团有限公司控股子公司新华三信息技术有限公司签署《采购合同》。新华三信息向莲花科创交付330台英伟达H800GPU系列算力服务器，服务器采购单价为210万元，合同总价为6.93亿元。A800在已有A100的基础上将NVLink高速互连总线的带宽从600GB/s降低到400GB/s，其他完�
★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800随着生成式AI应用的迅猛发展，我们正处在前所未有的大爆发时代。四、性价比较根据SuperMicro的数据，L40S在性价比上相较于A100具有优势，为希望部署高效且具有竞争力的生成式人工智能解决方案的用户提供更多选择。在模型分发和运行过程中，提供全面的账号认证和日志审计功能，全方位保障模型和数据的安全性。
近日，外媒曝光了一份英伟达全新GPU路线图，史上最强B100技术细节全流出，其中最神秘的X100，据悉将在2025年上市。英伟达的AI硬件霸主，当得太久了!现在，各大科技公司都在虎视眈眈，等着一举颠覆它的霸主之位。虽然英伟达的OCS和CPO还只是研究部门的两套PPT，但分析人士认为，CPO会在2025至2026年内离产品化更进一步。
如果英伟达准备推出RTX4080Ti，那么4080降价就是必然。这款新显卡可能是GeForceRTX4080S，也可能是RTX4080Ti，据悉，新款NVIDIAGeForceRTX4080Ti显卡将基于AD102GPU核心，实际功耗大约在380-420W之间，显存也可能升级为320位接口和20GBVRAM，就是缩小RTX4080和RTX4090之间的差距。最近的降价最终可能会帮助推动一些产品，但降价力度一般，所以也没掀起多大的浪花，不知道这波会不会有所改观。
AMD正在加紧挑战英伟达在AI市场近乎垄断的地位。以GPU主导地位闻名的英伟达一直以其专有的CUDA软件和PyTorch日益增长的流行度来巩固其统治地位，其中92%的人工智能模型都是PyTorch独占的。人工智能行业仍处于早期阶段，在这个市场上赢得硬件竞争将取决于性能、可移植性和可用性。
英伟达宣布取消原定在以色列举行的AI峰会，这一决定是由于巴以冲突的影响。尚未确定是否会重新安排这一活动或采取替代方案，特别是关于主题演讲是否会录制或直播。尽管情况尚不明朗，但这也反映出地缘政治紧张局势对全球科技活动的影响。
据TheInformation报道，一位知情人士透露，微软计划在下个月举行的年度开发者大会上推出公司首款人工智能芯片。此举是微软多年工作的结晶，可以帮助微软减少对英伟达设计的人工智能芯片的依赖。日前有消息显示，ChatGPT的所有者OpenAI也正在探索制造自己的人工智能芯片。
据央视援引俄罗斯卫星通讯社3日报道，日本东京电力公司当天开始进行福岛第一核电站核污染水第二轮排海前准备工作。测定即将排入海洋的核污染水中的氚浓度，如果浓度符合其所谓的标准”，将从本月5日正式开始第二轮核污染水排海。碳-14会在海洋生物体内聚集，碳-14聚集的丰度或浓度可能是氚的50倍。
法国竞争管理局的调查部门在得到法官授权后本周三对一家有反竞争嫌疑的图形卡行业头部企业进行突击搜查。此类突袭选在清晨进行，要的是一个措手不及。就没想过要有什么商业计划，只知道要干大事，他们三个人都不懂怎么写商业计划书，想写也写不了哇。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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