10月8日·周二 AI工具和资源推荐
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AI领域巨匠Hinton和Hopfield荣获2024年诺贝尔物理学奖
2024年诺贝尔物理学奖授予了人工智能领域的先驱者Geoffrey Hinton和John Hopfield,以表彰他们利用物理学原理训练人工神经网络的开创性工作。Hinton因其在深度学习和神经网络方面的重大贡献而闻名,曾获得图灵奖,而Hopfield则以其在联想记忆和神经网络动力学方面的研究著称。他们的工作不仅推动了机器学习的发展,也为人工智能的广泛应用奠定了基础。此次获奖不仅是对两位科学家个人成就的认可,也是对整个人工智能领域的巨大鼓舞。来源:微信公众号【新智元】
Transformer优化新突破:乘法运算可由加法近似替代
来自MIT的华人学者提出了一种创新的Transformer优化方法,该方法通过使用整数加法器以高精度近似进行浮点数乘法运算,从而显著降低计算资源消耗。这项名为”Addition is All You Need”的技术,通过L-Mul乘法算法,有望将大型语言模型(LLM)的能耗最高降低95%。在张量处理硬件中应用L-Mul操作能将逐元素浮点张量乘法的能量成本降低95%,点积的能量成本降低80%。这一突破性的进展不仅减少了运算操作次数,还减少了操作数的位数,为人工智能领域的能源效率提升开辟了新的道路。来源:微信公众号【新智元】
DeepMind新研究反驳Yann LeCun,证明自回归模型具有通用计算能力
尽管Yann LeCun曾预言自回归大型语言模型(LLM)将不再被使用,DeepMind与阿尔伯塔大学的最新研究却表明,无需外部干预或修改模型权重,自回归式解码的Transformer语言模型就能实现通用计算。这项研究的核心发现是,通过无界限的思维链,大型语言模型能够支持通用计算,即使用自回归解码模拟通用图灵机。研究团队通过构建一个特定的提示词,成功让一个名为gemini-1.5-pro-001的LLM在贪婪解码下精确模拟了一台通用计算机的行为。这一发现不仅挑战了LeCun的论断,也为自回归模型的潜力和未来应用提供了新的视角。来源:微信公众号【机器之心】
潞晨科技震撼推出了Video Ocean,一款能够生成任意角色和任意风格的视频生成平台。这项技术突破了传统视频制作的界限,提供了文生视频、图生视频、角色生视频三大创新功能,为创意表达提供了无限可能。用户可以通过简单的指令,将文本描述、图片或现有角色转化为逼真的视频内容。无论是重现经典场景,还是创造超现实画面,Video Ocean都能够满足。其一键生成电影级视觉体验的能力,预示着视频内容创作新时代的到来。来源:微信公众号【机器之心】
Felafax展示用AMD MI300X GPU微调大型AI模型的新方法
Felafax公司展示了一种使用AMD MI300X GPU微调大型AI模型的新方法,该方法在性能上可与英伟达H100 GPU相媲美。通过8张AMD MI300X GPU和JAX库,Felafax成功微调了Llama 3.1 405B模型。这一过程展示了JAX库在非英伟达硬件上的优势,包括多硬件并行支持、独立于底层硬件的优化策略和高适应性。Felafax的实验结果表明,使用JAX在AMD GPU上训练LLaMA 405B模型不仅可行,而且具有接近线性的扩展性。此外,Felafax还提供了详细的教程视频和开源代码,以帮助社区更好地利用非英伟达硬件进行AI模型的训练和微调。来源:微信公众号【机器之心】