9月末的北京,濃濃的秋意撲面而來,大街上熙熙攘攘的人群里,仍然不乏有短袖、短裙的打扮,但是,我們昨天在在英偉達(dá)GTC北京站的大會(huì)上,看到的是一個(gè)機(jī)車范boy——英偉達(dá)聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛,標(biāo)志性的皮夾克裝扮,讓我們忘記了這里是初秋的北京,坐在會(huì)場的我們,穿的還是Polo衫、T恤、裙子……
當(dāng)然,會(huì)場的氣氛和我們觀眾的裝扮的相襯的,熱烈,熱鬧,求知欲如火,因?yàn)樵谌斯ぶ悄艿臅r(shí)代,這個(gè)做顯卡起家的公司,所受到的熱愛,一如英偉達(dá)一路上漲的股價(jià),是華爾街、硅谷的寵兒,更是全球的焦點(diǎn)。
黃仁勛在GTC大會(huì)上所說的每一句話,都將可能在人類人工智能的發(fā)展歷程上寫下濃重的一筆。
關(guān)注科技行者(微信號(hào):itechwalker),打開對(duì)話界面回復(fù)“黃仁勛”,可獲得【GTC2017黃仁勛演講】完整版高清PPT
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。