端侧AI

中控技术全面接入DeepSeek大模型，AI双子星闪耀工业领域

杭州2025年2月10日 /美通社/ -- 在全球工业智能化的浪潮中，中控技术作为行业的领航者，以前所未有的决心和力度，在2024年正式启动了"ALL in AI"战略，致力于将人工智能技术深度融入工业生产、管理的每一个环节，开启了一场前所未有的工业AI革命。...

AI医疗领域新突破！北电数智联合中日友好医院发布樱智大模型

马斯克谈DeepSeek：中国诸多伟大造物之一

2月10日消息，日前，WELT经济峰会公布特斯拉CEO马斯克采访视频，其中提到了大火的国产大模型DeepSeek。

联发科天玑旗舰芯片大卖：营收暴涨100%

2月10日消息，据报道，芯片巨头联发科近期举办了2024年第四季度及全年业绩说明会，其整体业绩表现不仅达到了预期，更是实现了超越。这一成绩的取得，在很大程度上得益于人工智能(AI)需求的强劲增长，联发科预计其ASIC业务将在2026年成功跨越10亿美元营收大关。

引起人工疑问可显着提高AI数学精度

当AI研究人员谈论数学推理时，他们通常专注于扩展 - 更大的模型，更多参数和较大的数据集。但是在实践中，数学能力并不是关于模型的计算多少。实际上，这是关于机器是否可以学会验证自己的工作，因为至少90%的推理错误来自自信地说明错误的中间步骤的模型。

为实时内容审核部署AI的指南

内容审核对于任何数字平台都至关重要，以确保用户的信任和安全。尽管人类节制可以处理某些任务，但随着平台规模，AI驱动的实时节制变得至关重要。机器学习(ML)动力系统可以通过最小的再培训和操作成本进行有效的大规模调节内容。本分步指南概述了部署AI驱动的实时审核系统的方法。

在开发人员平台中驱动AI创新

传统的内部开发人员平台(IDP)改变了组织如何管理代码和基础架构。通过通过CI/CD管道和基础架构(IAC)等工具标准化工作流程，这些平台可以快速部署，减少手动错误以及改进的开发人员体验。但是，他们的重点主要是运营效率，通常将数据视为事后的想法。

无服务器AI推断

无服务器计算是一个云计算模型，诸如AWS，Azure和GCP之类的云提供商管理服务器基础架构，并根据需要动态分配资源。开发人员要么直接调用API，要么以函数的形式编写代码，并且云提供商对某些事件响应这些功能。这意味着开发人员可以自动扩展应用程序，而不必担心服务器管理和部署，从而可以节省成本和提高敏捷性。

使用AI的实时数据流

此外，使用AI流媒体数据为企业和行业提供了竞争优势。实时和流数据分析的AI允许及时，连续的流程管理最新的数据，而不是传统方式，并且以不同的间隔处理了几批信息。带有一个用于流和批处理数据的平台的数据孤岛是旧新闻，用自动化工具和统一治理简化操作的管道是未来的方式。

使用AI构建全栈简历筛选应用

DeepSeek开源AI模型的发布在技术界引起了很多兴奋。它允许开发人员完全在本地构建应用程序，而无需连接到在线AI模型(例如Claude，Chatgpt等)。开源模型在构建与生成AI集成的企业应用程序时为新机会打开了大门。

了解推理时间计算

在机器学习和人工智能领域，推断是将经过训练的模型应用于现实世界数据以生成预测或决策的阶段。在模型接受了训练之后，可以在计算上进行密集且耗时，推理过程允许模型进行预测，以提供可行的结果。

从传统规则引擎到机器学习

在技术领域，个性化是使用户参与和满意的关键。个性化最明显的实现之一是通过推荐系统，该系统根据其互动和偏好为用户提供量身定制的内容，产品或体验。从历史上看，推荐系统的第一个实施是建立在基于旧规则的引擎(例如IBM ODM(运营决策经理)和Red Hat Jboss BRMS(业务规则管理系统)的基础上。

大规模分布培训

随着人工智能(AI)和机器学习(ML)模型的复杂性增长，训练它们所需的计算资源呈指数增长。在庞大的数据集上培训大型模型可能是一个耗时且资源密集的过程，通常需要数天甚至数周才能完成一台机器。

Openai的推理模型对GPT和AI意味着什么

Openai关于其推理模型的最新公告确实使我停下来，思考AI的发展方向。多年来，我已经看到GPT模型从实验性变成了我们现在每天从内容创建到客户支持的所有事物的工具。但是，就像GPT一样令人印象深刻，我们都注意到了它的缺点，尤其是在解决复杂问题或建立逻辑联系的任务时。这就是为什么推理模型的想法感觉就像是一大步的原因。这不仅仅是升级;这是AI能力的转变。

LLM推理的局限性

大型语言模型(LLMS)以其产生连贯的文本，翻译语言甚至进行对话的能力而破坏了AI。但是，尽管具有令人印象深刻的能力，但在推理和理解复杂环境方面，LLM仍然面临重大挑战。