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【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******
21世纪经济报道记者白杨 北京报道
2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。
一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。
目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。
从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。
这种指数级的算力消耗增长,使得传统的单一算力架构已经难以为继,行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。
因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。
在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。
12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。
这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。
事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。
尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。
而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。
资料显示,FlagGems于今年6月推出,截至12月,已提供超过130个大模型算子,是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在,借助元脑企智EPAI大模型开发平台,企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发,还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。
浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示,“在多元多模的产业格局下,AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去,硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现,让算力产业形成了生态藩篱,这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题,为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。
此外,开源开放是创新活力的源泉。未来,随着更多企业与开发者的加入,大模型多元算力生态有望逐渐成熟,并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。
】【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******
21世纪经济报道记者白杨 北京报道
2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。
一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。
目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。
从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。
这种指数级的算力消耗增长,使得传统的单一算力架构已经难以为继,行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。
因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。
在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。
12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。
这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。
事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。
尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。
而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。
资料显示,FlagGems于今年6月推出,截至12月,已提供超过130个大模型算子,是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在,借助元脑企智EPAI大模型开发平台,企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发,还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。
浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示,“在多元多模的产业格局下,AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去,硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现,让算力产业形成了生态藩篱,这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题,为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。
此外,开源开放是创新活力的源泉。未来,随着更多企业与开发者的加入,大模型多元算力生态有望逐渐成熟,并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。
】【《保卫要塞》玩法介绍第三期,出征攻占玩法******
尊敬的指挥官们大家好,红蓝对抗战争策略手游《保卫要塞》正在火热预约中!
小编知道指挥官们在游戏中非常关注战斗问题,今天特意为大家带来了玩法介绍——出征攻占玩法!大家快和小编一起往下看看吧!
想要成功占领资源点和基地,就要做好全面的准备。这不仅仅是一场激烈的战斗,更涉及到攻占目标合理分析,多种部队补给养成,根据战况灵活编队。只有在前期做好充分的准备,才能在战场上发挥出最大的战斗力,从而取得胜利。
部队准备:
出征之前做好充足的准备,获得更多更强的部队和充足的兵力。
部队可通过【补给】、【军备】等方式获得。兵力可通过【征兵】获得。
强力部队养成,部队可通过【升级部件】和【获得技能】的方式提升战力。
获得更多的部队,增加编队方式,应对不同的战况。
灵活编队:
根据不同的战况调整编队,同时补充兵力。
每支队伍可加入5支不同的部队,编制上限25。
同时可根据部队类型,调整部队放置位置。
根据实际战况,调整编队攻略,可参考【攻略】和【羁绊玩法】,提升队伍战力。
出征攻占:
指挥官拥有自己的基地后,基地将获得一段【免战时间】,蓝方无法进攻我方基地。
此时可先抢占自己基地附近的资源点,获得资源,升级基地建筑并补给部队。
温馨提示,不同级别的指挥所可拥有的【领地上限】不同,在领地有限的基础上尽量选择攻占更高级的资源点,获得更多资源产出加快升级节奏。
当指挥官完成【第三章主线任务】后,可选择加入【军团】,一起进攻蓝军基地,进行大型战斗,获得更多资源和领地。
】【媒体:有了“AI使用率”检测,会增加原创论文么******
技术的升维会打破系统力量的平衡,往往猝不及防,貌似让问题之新锐前所未有,其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题,说是一个痼疾恐怕不会有异议。
ChatGPT迄今已发布两周年,媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示,国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界,有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。
华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源:澎湃新闻目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的,一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样,因而高校在这个问题上方法有限,实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已,比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力,似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。
技术的升维会打破系统力量的平衡,往往猝不及防,貌似让问题之新锐前所未有,其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题,说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文,在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文,在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文,性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉,甚至是一种自信,它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多,有原创意图的学生就会越多。当然,即便如此,也不会人人皆有。
教育者的另一个焦虑是,AI生成论文,严重缺乏人文主义精神和批判性,但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此,只是要更进一步想想,这个致命的吸引力从何而来?今天的学术评判标准,整体上都在朝向高效率、高功绩标准,所有行内人都在不断寻找,什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则,拿什么来跑过“非升即走”的倒计时,拿什么来达到论文、项目的订单量,拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”?
是否能找到最高产高效的方法,其结果,与其说是奖励性的,不如说是惩罚性的。也即,找到了只是过关,而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习,实际范围远大于专业知识,其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”,本身就是反人文主义的,那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看,预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。
从过往经验看,技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡,所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是,上述那些问题,比如缺乏原创性、批判性与人文主义,会不会随着工具的升级而消失。
来源:微信公号“光明论”
】【网易CC直播520发布会亮点抢先看,热爱助力官狂撒惊喜福利!******
热爱无限,精彩有你!一年一度的网易游戏520发布会将于5月20日19:30如期而至,
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王牌主播集结为CC代言,谱写酷炫拼贴诗
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CC热爱助力官加盟,人气主播陪你过520!
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】v8.6.4版本
游戏流畅度优化:
为了让玩家们有更好的游戏体验,我们优化了游戏的运行流畅度,减少部分卡顿的现象
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