​在上周加拿大温哥华举行的NeurIPS会议上,机器学习成为了中心议题. 来自世界范围内约1.3万名研究人员集中探讨了神经科学.如何解释神经网络输出以及人工智能如何帮助解决现实世界中的重大问题等焦点话题. 会议期间,谷歌 AI 负责人Jeff Dean接受了媒体VentureBeat的专访,并畅谈了其对于2020年机器学习趋势的相关看法,Jeff Dean认为: 2020年,机器学习领域在多任务学习和多模态学习上将会有大突破,同时新出现的设备也会让机器学习模型的作用更好地发挥出来. 以下截取了部…

引言 语言模型一直在变大.截至撰写本文时,PaLM 有 5400 亿参数,OPT.GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数,而且我们仍在继续朝着更大的模型发展.下图总结了最近的一些语言模型的尺寸. 由于这些模型很大,因此它们很难在一般的设备上运行.举个例子,仅推理 BLOOM-176B 模型,你就需要 8 个 80GB A100 GPU (每个约 15,000 美元).而如果要微调 BLOOM-176B 的话,你需要 72 个这样的 GPU!更大的模型,如 PaLM,还需要更多资源.…

在js中如果打算使用setInterval进行倒数,计时等功能,往往是不准确的,因为setInterval的回调函数并不是到时后立即执行,而是等系统计算资源空闲下来后才会执行.而下一次触发时间则是在setInterval回调函数执行完毕之后才开始计时,所以如果setInterval内执行的计算过于耗时,或者有其他耗时任务在执行,setInterval的计时会越来越不准,延迟很厉害. 下面的代码可以说明这个问题 var startTime = new Date().getTime(); var c…

原文:C++知识库内容精选 尽览所有核心技术点 C++知识库全新发布. 该知识库由C++领域专家.CSDN知名博客专家.资深程序员和项目经理安晓辉(@foruok)绘制C++知识图谱,@wangshubo1989.@NK_test.@caozhankui.@nkmnkm.@u013088062.@gggg_ggg数10多位C++领域专家.开发高手担任特邀编辑,经层层筛选.严格审核,已收录C++各核心技术点精华文章500多篇及其他优秀学习资源(视频课程.实践Demo.图书). 我也想成为特邀编辑,…

在所有科技界的展会中,国人最熟悉的当属CES.作为科技行业的风向指示标,CES一直在扮演着重要的潮流指引者角色.不过,现在的CES似乎变得越来越"不正经"了!原本CES是国际消费类电子产品展览会,主要还是以家电.音频.智能手机等消费电子为主. 但现在的CES容纳的范围越来越广,远远超出了消费电子的范畴.就在近日举行的CES Asia 2018上,除了常规的电视.音频等消费电子类外,重点更多地放在汽车技术.人工智能和机器人领域这三大领域.围绕它们,CES Aisa 2018又能玩出什么新…

基于多知识库迭代检索的问答系统 论文地址 背景 常识问答任务需要引入外部知识来帮助模型更好地理解自然语言问题,现有的解决方案大都采用两阶段框架: 第一阶段 -- 从广泛的知识来源中找到与给定问题相关的知识事实或者用预训练模型生成相关的知识 第二阶段 -- 将找到的或者生成的知识与问题融合以预测答案. 实验结果证明,外部知识融合到问答系统的做法是十分有效的,但这仍然存在一个关键的问题:就从单一外部知识库找寻相关知识而言,抽取到的部分知识可能对解决问题基本毫无作用,甚至还可能损害模型的性能.例如,以…

内容来源:宜信技术学院第3期技术沙龙-线上直播|AI中台——智能聊天机器人平台 主讲人:宜信科技中心AI中台团队负责人王东 导读:随着“中台”战略的提出,目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果.宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢?本次直播,宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径,并重点介绍了AI中台的智能产品——智能聊天机器人平台,包括智能聊天机器人平台的背景理念.设计思想.技术架构和应用场景,该平台能提供什么样的能力…

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计…

原文:Bulletproof JavaScript benchmarks 做JavaScript的基准测试并没有想的那么简单.即使不考虑浏览器差异所带来的影响,也有很多难点-或者说陷阱需要面对. 这是为何我创建了jsPerf的一个原因,一个你可以轻松创建并分享各种代码片段对比结果的简单工具.用起来非常省事,只需把想要测试的代码录入然后jsPerf会为你创建好可以跨平台跑起来的测试用例. 内部实现上,最开始jsPerf用的是一个基于JSLitmus的基准测试库,我将它称作Benchmark.js.…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…