6月9日·AI技术革新与产业影响:从能效优化到智能手机行业的未来展望

AI资讯速递1个月前更新 大Joe
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6月9日·周日 AI工具和资源推荐

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新型语言模型消除矩阵乘法,性能卓越功耗接近人脑

加州大学圣克鲁兹分校等机构的研究者开发了一种新型的MatMul-free(无矩阵乘法)语言模型,成功在不使用矩阵乘法的情况下,实现了与先进Transformer相当的性能。这项突破性的技术通过使用三值权重和元素级Hadamard乘积,显著降低了计算开销,减少了内存使用,并提升了模型的扩展效率。实验结果显示,该模型在中等规模的语言建模任务上表现优异,且在FPGA上的实现以13W的功耗处理了十亿参数规模的模型,功耗接近人脑水平。这项研究为大规模语言模型的能效优化和硬件实现提供了新的可能性。来源:微信公众号【机器之心

苹果AI全面升级:Siri在iOS 18中迎来重生

华尔街日报披露:Sam Altman的投资帝国及其与OpenAI的利益纠葛

华尔街日报近期披露了OpenAI CEO Sam Altman的庞大投资帝国,揭示了他如何通过早期投资Stripe等公司积累了约28亿美元的财富。尽管Altman不持有OpenAI的股份,且年薪仅为6.5万美元,远低于公司其他员工和硅谷高级工程师的平均水平,但他通过个人投资活动获得了巨大的经济利益。Altman的投资行为与OpenAI的业务存在复杂的利益关系,例如他所投资的公司与OpenAI有业务往来,或作为客户和合作伙伴。这种双重身份可能会带来潜在的利益冲突,尤其是在他个人财富与OpenAI公司业务直接相关的情况下。尽管Altman声称将监管权交给董事会,但这种利益交织的情况仍然引起了外界的关注和讨论。来源:微信公众号【新智元】

BiLLM技术实现大模型极限量化,助力AI能源效率提升

由香港大学、苏黎世联邦理工学院、北京航空航天大学联合研发的BiLLM技术,通过1bit训练后量化方法,成功将大型语言模型(LLM)的参数空间压缩至1.1bit,引发了业界的广泛关注。BiLLM技术针对大模型的权重和Hessian矩阵的分布特性,采用二阶残差逼近和最优钟形分组方法,有效降低了量化误差,同时保持了模型性能。实验结果显示,BiLLM在1.1bit的平均权重大小下,性能超越了使用全精度的OPT-66B模型,且能在单个GPU上快速完成量化,为AI模型的小型化和能效优化提供了新思路。该技术已被ICML 2024接收,有望解决AI的能源需求问题。来源:搜狐新闻

东方证券:生成式AI技术将重塑智能手机行业

东方证券发布的专题研究报告指出,生成式AI技术有望成为智能手机行业的变革力量。随着AI大模型技术的进步和手机AI芯片算力的增强,手机运行本地大模型成为可能,这将推动智能手机功能的重塑。国内外手机厂商如苹果、三星、小米等纷纷投身AI手机研发,推出具有生成式AI能力的产品。AI技术的应用不仅丰富了智能手机的应用场景,还提升了手机影像、人机交互、身份认证和系统优化等能力。同时,5G技术的普及和AI芯片的发展,将进一步推动手机产业链的进步和市场增长。报告认为,AI将推动手机操作系统转型,改变手机软件生态,为用户带来更智能、更个性化的体验。来源:搜狐新闻

【今日案例】

大模型在股票投资领域的应用分析

https://kimi.moonshot.cn/share/cpgh0f3d8p8rdopkjue0

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