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6月20日,华为发布盘古大模型5.5,五大基础模型全面升级。该模型采用业界首创的Triplet+Transformer统一预训练架构,能跨行业处理表格数据、时间序列数据和图片数据,显著提升预测精度和泛化能力。已在水泥、钢铁、电解铝、供热等多个工业场景落地应用:海螺水泥实现熟料强度预测,宝武钢铁高炉出铁温度合格率超90%,云南铝业年省电2600万度,天津供热能耗降低10%。模型聚焦工业领域,通过工艺优化和系统寻优,助力企业降本增效,推动行业智能化转型。
文章探讨了大模型技术红利窗口正在收窄的行业现状。随着Transformer架构主导的算法同质化,模型性能差异从技术代差演变为工程优化。同时指出企业80%非结构化数据仍处于沉睡状态,包括设备日志、工艺文档等数据金矿未被有效开采。在此背景下,企业AI能力建设重心正从"模型军备竞赛"转向"数据基建深耕"。 星环科技发布的AI-Ready Data Platform通过架构革命、治理跃迁与工具链进化三个维度的创新,构建从数据沉淀到AI落地的全栈数据能力。该平台实现了11种模型数据的统一存储管理,并凭借实时湖仓集技术构建端到端秒级分析体系。在金融和制造业的实践中,该平台显著提升了数据处理效率和决策响应速度,验证了数据基础设施重构的商业价值。
彼时,Informatica 否认正寻求出售,但一年时间已足以让局势发生巨大变化……
在过去的一两年中,Transformer架构不断面临来自新兴架构的挑战。在众多非Transformer架构中,Mamba无疑是声量较大且后续发展较好的一个。通过合理的设计,Transformer强大的性能可以与Mamba在长上下文和效率上的优势整合到一起,为大型语言模型和大型多模态模型带来新的可能性。
随着3D打印技术的快速发展,其在鞋业中的应用正深刻改变着传统设计、制造和供应链管理模式。从快速原型制作到个性化定制,3D打印不仅大幅缩短了产品从设计到市场的周期为消费者提供了独一无二的鞋类产品体验。展会预登记通道现已开启,诚邀您提前锁定参会名额,携手共赴这场行业盛会,见证鞋业迈向智能化与可持续发展的崭新未来!
“MoE”加上“前所未有大规模投入生产环境的LightningAttention”,再加上“从框架到CUDA层面的如软件和工程重构”,会得到什么?一个追平了顶级模型能力、且把上下文长度提升到400万token级别的新模型。这显然是巨大的野心,但在如今人们都在关注大模型接下来往哪儿走的时候,非常需要这样的野心,非常需要一个或者更多个“Transformer时刻”——在一个自己相信的路线上做到极致,把看似所有人都知道的配方,最终兑现出来,展示给技术社区里的人们,让它变成某个决定性的时刻,给AI的前进再添把火。
今天凌晨3点,全球社交巨头Meta分享了一个创新研究——Memorylayers。Transformer架构的预训练大模型在存储、查询数据时,随着参数的变大对算力的需求呈指数级增长。这样的设计既简化了维护流程,又提高了系统的灵活性和适应性。
上海岩芯数智人工智能科技有限公司的Yan架构大模型成功通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案,这是国内首个非Transformer架构大模型通过备案。Yan模型简介Yan架构大模型是国内首个非Transformer架构、非Attention机制的大模型。Yan架构大模型的备案通过是RockAI践行使命的重要里程碑,未来,我们期待Yan架构大模型在更多设备单元部署应用,让群体智能引领走向通用人工智能,与合作伙伴一起,领先一步开拓更加广阔的市场空间。
【新智元导读】LLM训练速度还可以再飙升20倍!英伟达团队祭出全新架构归一化Transformer,上下文越长,训练速度越快能维持原有精度。AI的未来,或许就此改写......最近,英伟达团队抛出的一枚重磅炸弹,提出了全新神经网络架构——归一化Transformer,基于超球面进行表示学习。下图6展示了,注意力模块和MLP模块的特征学习率,应用于MLP中间状态的缩放因子,应用于QK点积之前�
训练Transformer,用来解决132年的数学世纪难题!如何判断一个动力系统是否稳定?Meta和巴黎理工学院团队携手提出SymbolicTransformer,直指这一经典难题的核心:发现新的全局李雅普诺夫函数。从牛顿、拉格朗日到庞加莱,无数科学家倾力研究三体问题的长期稳定性,却始终无法给出一个通用的判定方法。作者巴黎师范教授AmauryHayat表示,几年前刚开始这个项目时,作为一个年轻天真�