北京阿里云ACE会长
ULED X 星海大模型
阿里云启动“通义听悟高校公益计划”,向中国大陆高校师生提供免费的智能学习工具。拥有edu.cn邮箱的师生可获500小时音视频转写时长和200G存储空间,借助AI技术加速学习与科研。该产品日处理字符数达20亿字,成为学生和教师的高效辅助工具,推动教育领域数字化进程。此计划旨在提升教育资源获取性和学习效率,创造智能化学习环境。
Blackwell推出新一代GPU,性能比H100提升5倍,浮点运算速度惊人,但最高1200W功耗需液冷散热。产品线包括B100、B200和GB200超级芯片,后者结合72核CPU,计算性能达40petaflops,内存384GB。新NVLink技术助力GB200构建NVL72系统,可处理27万亿参数的AI模型。
Cognition
hadoop 启动和验证【2月更文挑战第24天】
Google Gemma 模型服务:开放的生成式 AI 模型服务
Grok-1:史上最大开源LLM的技术解析
OpenAI的GPT-5预计带来巨大性能飞跃,实现高级推理的质变,推动AI在金融、医疗等领域广泛应用。奥特曼专注构建通用人工智能,忽略区块链等其他领域。GPT-5可能开启多模态AI新篇章,促进新商业模式发展,但也加剧数据需求、就业市场变化及伦理监管挑战。其在科学研究中的潜力,如加速核聚变研究,也备受期待。
Google数据中心使用的是基于Linux的集群,称为“LinuxPC集群”。这个集群是由大量的服务器组成的,每个服务器都运行着Linux操作系统。这些服务器通过高速网络连接在一起,形成一个庞大的计算和存储资源池。【2月更文挑战第22天】
Thrift是一个用于跨语言服务开发的工具,可以轻松实现不同语言间的通信和数据交换 【2月更文挑战第27天】
BEV+Transformer
数据复制【2月更文挑战第23天】
Oozie是一个基于Hadoop的调度器,它可以用来管理和协调Hadoop作业、Pig作业、Hive作业、Shell脚本等。【2月更文挑战第21天】
core-site.xml 是 Hadoop 核心全局配置文件【2月更文挑战第20天】
元数据持久化【2月更文挑战第25天】
进一步提高语言模型(LLM)的性能,通过扩展其上下文窗口至超过200万个标记,从而实现更深入的语境理解。本文将对这一成果进行深入解读,探讨其意义和潜在应用。
NPU(Neural Processing Unit)和GPGPU(General-Purpose Graphics Processing Unit)在AI任务处理方面虽然都能发挥重要作用,但它们在设计、功能和适用场景上存在一些明显的差异。
P2P网络下分布式文件共享场景的测试
TorchAcc
ssh配置无密码验证要在SSH中配置无密码验证,您需要使用公钥验证【2月更文挑战第18天】
双轨线识别
Havenask
项目打包、部署【2月更文挑战第16天】
mapreduce 案例 【2月更文挑战第14天】
分布式文件系统(HDFS)【2月更文挑战第15天】
大数据时代的五大利剑
Doris实时数仓
AI加速引擎PAI-TorchAcc
Hologres是一个将友盟(Umeng)的数据统计和分析功能与Hologres分布式数据库相结合的解决方案
`np.ones()` 颜色解释
视频扩散模型
ChaosBlade 是阿里巴巴 2019 年开源的混沌工程项目,包含混沌工程实验工具 chaosblade 和混沌工程平台 chaosblade-box,旨在通过混沌工程帮助企业解决云原生过程中高可用问题。【2月更文挑战第11天】
卷积 U-Net
Claude 3超越ChatGPT4与Gemini Ultra
三直方图
奥卡姆剃刀原理
Hive起源于Facebook,它最初是Facebook的一个内部项目,用于处理大规模数据。2009年,Facebook将Hive捐赠给了Apache软件基金会,成为Apache的一个开源项目。【2月更文挑战第9天】
视频生成
RocketMQ 5.0 是一款分布式消息中间件,由阿里巴巴开源,提供了高性能、高可靠、高可扩展性的消息传递服务。它采用发布/订阅模式,支持多种消息协议,如 JMS、MQTT 等,可用于构建企业级应用的异步消息处理、系统解耦、流量削峰等场景。
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输系统,起源于Cloudera。【2月更文挑战第8天】
hadoop配置文件参数【2月更文挑战第13天】
Flink ML 是 Apache Flink 的一个子项目,旨在提供实时机器学习的能力。它遵循 Apache 社区规范,旨在成为实时传统机器学习的事实标准。Flink ML 提供了分布式机器学习算法,支持在线学习和离线学习,以及各种模型评估和调整方法。
由微软亚洲研究院、中国科学院大学等机构的研究人员提交的一篇论文在AI圈引起广泛关注。他们提出了一种1-bit大模型,实现效果让人震惊。如果这种方法可以广泛应用,这可能是生成式AI的新时代。
索引 “【5月更文挑战第7天】”
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Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎和数据分析引擎,基于Apache Lucene库构建。它提供了高度可扩展且实时的搜索功能,以及各种数据处理和分析功能。
统标识(System Identifiers)**:用于区分数据来源,确保知道数据来自哪个系统。
YOLO “【5月更文挑战第4天】”
Mahout是一个基于Apache Hadoop的开源机器学习库,旨在为Hadoop生态系统提供分布式机器学习功能。Mahout项目是由ASF(Apache Software Foundation)开发和维护的,它提供了一些可扩展的机器学习算法,包括聚类、分类、推荐和协同过滤等。【2月更文挑战第10天】
在计算机视觉(CV)领域,生成式AI技术的发展经历了多个阶段。在深度学习革命之前,传统的图像生成技术主要依赖于手工制作的特征,如纹理合成和纹理映射等方法。然而,这些方法在生成复杂和生动的图像方面的能力是有限的。