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對于人工智能言,任何單一硬件或計算組件都無法成為適合各類工作負(fù)載的萬能解決方案。AI貫穿從云端到邊緣側(cè)的整個現(xiàn)代計算領(lǐng)域,為了滿足不同的AI用例和需求,一個可以靈活使用CPU、GPU和NPU等不同計算引擎的異構(gòu)計算平臺必不可少。對于Arm的技術(shù)合作伙伴言,出色的靈活性有助于實現(xiàn)豐富的定制選擇,使他們能夠為AI工作負(fù)載構(gòu)建完整的芯片解決方案。
快科技9月9日消息,今日,全國網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會發(fā)布《人工智能安全治理框架》1.0版?!犊蚣堋诽岢隽税輰徤鳌⒋_保安全,風(fēng)險導(dǎo)向、敏捷治理,技管結(jié)合、協(xié)同應(yīng)對,開放合作、共治共享等人工智能安全治理的原則。針對模型算法安全、數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)安全等內(nèi)生安全風(fēng)險和網(wǎng)絡(luò)域、現(xiàn)實域、認(rèn)知域、倫理域等應(yīng)用安全風(fēng)險,《框架》提出相應(yīng)技術(shù)應(yīng)對和綜合防
百度對外公布2024年第一季度信息安全綜合治理數(shù)據(jù)。百度內(nèi)容安全中心第一季度共計清理各類有害信息153.6億余條。百度在本季度通過網(wǎng)民權(quán)益保障計劃對26122起反饋進(jìn)行了賠付或退款,涉及金額共計238.4萬余元。
夏季來了,很多家庭換洗衣物的頻率越來越高,一些問題也開始出現(xiàn)。比如內(nèi)衣襪子得分開洗,既麻煩又費時;再比如濕熱天氣易滋生細(xì)菌,導(dǎo)致洗衣機(jī)內(nèi)筒藏污納垢,衣物越洗越臟;還有使勁搓洗難消除的污漬、嬌柔面料一洗就壞等等,都讓人頭疼不已。這些問題的背后,其實反映了用戶日漸提升的高品質(zhì)洗護(hù)需求:不僅要洗得干凈,還需要洗得高效、省心。那如何才能實現(xiàn)?小?
《中國睡眠研究報告2024》對外正式發(fā)布。該報告由喜臨門睡眠研究院主編、中國社會科學(xué)院社會學(xué)研究所社會心理學(xué)研究中心研創(chuàng)、社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社出版。這份堅持與努力,讓喜臨門在推動中國健康睡眠事業(yè)發(fā)展的道路上,走得更遠(yuǎn)、更穩(wěn)。
2023年人工智能行業(yè)步入了一個新的時代,生成式AI的應(yīng)用讓更多人意識到了人工智能創(chuàng)造的巨大價值。眾多公司爭相部署人工智能戰(zhàn)略,消費者生活中隨處可見AI產(chǎn)品,AIGC產(chǎn)業(yè)迎來了廣泛的關(guān)注。云天勵飛在AI大模型領(lǐng)域擁有極強(qiáng)的算法研發(fā)實力和豐富的項目落地經(jīng)驗,為了更好地滿足新AI時代的市場需求,未來,云天勵飛將繼續(xù)走自主研發(fā)的道路,用更先進(jìn)的技術(shù)、更高效的方案、更好用的產(chǎn)品,為各行業(yè)創(chuàng)造更多價值。
快科技4月3日消息,據(jù)媒體報道,餓了么零售商家SAAS平臺翱象”推出的AI經(jīng)營助手”功能,無疑為零售行業(yè)商家提供了一個強(qiáng)大的智能經(jīng)營工具。這款功能由人工智能技術(shù)驅(qū)動,集成了自然語言處理、智能決策支持以及深度學(xué)習(xí)能力,能夠為商家提供全方位的經(jīng)營服務(wù)。具體來說,AI經(jīng)營助手”能夠幫助商家智能生成各類經(jīng)營關(guān)鍵報表和關(guān)鍵數(shù)據(jù),包括店鋪的有效訂單金額、有效訂單數(shù)、店鋪預(yù)計毛利等核心指標(biāo)。這些報表和數(shù)據(jù)不僅全面反映了商家的經(jīng)營狀況,而且通過人工智能的解讀,商家還能獲得關(guān)于整體經(jīng)營的建議,從而進(jìn)一步提升經(jīng)營能力、把握生
百度對外公布2023年第四季度信息安全綜合治理數(shù)據(jù)。百度內(nèi)容安全中心共計清理各類有害信息150.8億余條。百度在本季度通過網(wǎng)民權(quán)益保障計劃對網(wǎng)民的17748起投訴反饋進(jìn)行了賠付或退款,涉及金額共計933.1萬余元。
百度對外公布2023年第三季度信息安全綜合治理數(shù)據(jù)。百度內(nèi)容安全中心在該季度共計清理各類有害信息148.1億余條。百度網(wǎng)民權(quán)益保障計劃在本季度一共對網(wǎng)民的8415起投訴進(jìn)行了賠付或退款,涉及金額共計310.9萬余元。
智源研究院開源了一種名為JudgeLM的裁判模型,可以高效準(zhǔn)確地評判各類大模型。與GPT-4相比,JudgeLM僅需1/120的成本,就能達(dá)到90%以上的評判結(jié)果一致性。JudgeLM團(tuán)隊將進(jìn)一步完善這一裁判模型,提供更準(zhǔn)確、高效、覆蓋更多場景的大語言模型評判。