探索深度学习中的序列建模新范式：Mamba模型的突破与挑战
【4月更文挑战第13天】Mamba模型，一种新型序列建模架构，通过选择性状态空间提高处理长序列数据的效率，实现线性时间复杂度。在语言、音频和DNA序列建模中展现优秀性能，尤其在大规模预训练中超越Transformer。然而，面对连续信号数据时可能不及LTI模型，且模型参数优化及硬件实现具有挑战性。
首个基于SSM-Transformer混合架构，开源商业大模型Jamba
【4月更文挑战第13天】AI模型部署与优化迎来新解决方案，ai21labs推出的SSM-Transformer混合架构大模型Jamba结合英伟达NVIDIA NIM服务。Jamba模型在自然语言处理上表现出色，开源特性促进AI技术普及，而NIM提供跨平台、高性能的部署支持。不过，技术门槛、资源需求及优化挑战仍需考虑。
DashVector + ModelScope 玩转多模态检索
本文主要介绍通过DashVector和ModelScope中的Chinese Clip模型实现文搜图、图搜图等功能，同时结合DashText SDK实现sparse vector+dense vector混合检索，熟悉sparse vector的使用方法，提高检索效率。
基于深度学习的图像识别技术优化策略
【4月更文挑战第12天】
随着人工智能技术的飞速发展，图像识别已成为深度学习领域中的一个热点。本研究旨在提出一种结合卷积神经网络（CNN）与图形处理单元（GPU）加速的图像识别优化策略，以提高模型的处理速度和准确率。通过调整网络结构、优化训练算法及使用高性能计算资源，我们实现了在保持高识别精度的同时显著降低了计算成本。该策略不仅适用于静态图像识别，还可以扩展到视频分析等实时应用场景中。
液冷是大模型对算力需求的必然选择？｜英伟达 GTC 2024六大亮点
在这个以高性能计算和大模型推动未来通用人工智能时代，算力已成为科技发展的隐形支柱。本文将重点探讨算力的演进，深入分析在不同领域中算力如何成为推动进步的基石；着眼于液冷如何突破算力瓶颈成为引领未来的先锋，对液冷散热的三种方式（冷板式、浸没式和喷淋式）做了详细的对比分析、成本测算和市场空间预测。并为您提供一份“实用教程”，指导如何将普通服务器改装为液冷服务器，以应对越来越复杂的计算需求。
