AWS AI chips deliver high performance and low cost for Llama 3.1 models on AWS
今天，我们很高兴地宣布 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 支持 Llama 3.1 模型的微调和推理。Llama 3.1 系列多语言大型语言模型 (LLM) 是一组预先训练和指令调整的生成模型，大小分别为 8B、70B 和 405B。在上一篇文章中，我们介绍了如何在 Amazon SageMaker JumpStart 中基于 AWS Trainium 和 Inferentia 的实例上部署 Llama 3 模型。在这篇文章中，我们概述了如何开始在 AWS AI 芯片上微调和部署 Llama 3.1 系列模型，以实现其性价比优势。
Spectrum Management: Key Practices Could Help Address Challenges to Improving Receiver Performance
GAO 发现接收无线电信号的设备（接收器）可能容易受到来自进入无线电频谱环境的新服务和用户的干扰信号的影响。一些接收器可能无法拒绝在相邻和附近频谱带中传输的干扰信号，从而导致干扰（见图）。拥有更强大的接收器可以帮助提高频谱效率，使不同的服务能够更紧密地协同运行。然而，GAO 采访的利益相关者和专家指出，提高接收器性能面临一些挑战。例如，他们说，设计、采购或修改能够适应快速发展的频谱环境的接收器可能很困难。无法拒绝附近服务发送的干扰信号的接收器示例2023 年，作为提高频谱效率的更广泛努力的一部分，联邦通信委员会 (FCC) 制定了九项频谱管理原则，为非联邦接收器的用户设定了期望。具体来说，这些
AI method radically speeds predictions of materials’ thermal properties
该方法可以帮助工程师设计更高效的能量转换系统和更快的微电子设备，从而减少废热。
RTMW: A Series of High-Performance AI Models for 2D/3D Whole-Body Pose Estimation
全身姿势估计是提高以人为本的 AI 系统能力的关键组成部分。它在人机交互、虚拟化身动画和电影行业中很有用。由于任务的复杂性以及有限的计算能力和数据，该领域的早期研究具有挑战性，因此研究人员专注于估计单独的姿势。文章 RTMW：一系列用于 2D/3D 全身姿势估计的高性能 AI 模型首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Scientists discover how water controls muscle speed and performance
密歇根大学的一项新研究表明，肌肉纤维内的水流可能决定肌肉收缩的速度。肌肉纤维约 70% 由水组成，了解这种液体如何影响肌肉性能一直是个谜。密歇根大学的物理学家 Suraj Shankar […]The post Scientists discover how water controls muscle speed and performance appeared first on Knowridge Science Report.
AI model performance: Is it reasoning or simply reciting?
当 ChatGPT 为您的提示提供正确答案时，它是通过请求进行推理还是仅仅记住训练数据中的答案？麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的研究人员设计了一系列测试，以查看 AI 模型是“思考”还是只是记忆力好。当您提示 AI 模型解决“27+62 等于多少？”之类的数学问题时，它会很快给出正确答案：89。我们如何判断它是理解底层算法还是只是在训练数据中看到了问题？在他们的论文中，研究人员测试了 GPT-4，文章 AI 模型性能：是推理还是简单地背诵？首次出现在 DailyAI 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，这使得处理来自各种传感器的数据变得困难。这篇文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，使得难以处理来自各种传感器的数据，文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，这使得难以处理来自各种传感器的数据，文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Quantum Tech Goes 10x: Achieving Unprecedented System Performance
一种新颖的量子方法显着提高了系统一致性和传感能力，增强了精密行业的潜在应用。一种显着增强量子技术的新方法……
Using ReactJS With NodeJS | Ideal Tech Stack For High-Performance Web App Development
您是否想创建一个全栈 Web 项目？您是否被市场上的选项所淹没？同意，前端和后端的结构和代码等细节是必需的，但是一旦您选择了一个库，您就可以将其与流行的框架集成以进行开发部分。您是否知道 […] 文章使用 ReactJS 和 NodeJS | 高性能 Web 应用程序开发的理想技术堆栈首先出现在 Mantra Labs 上。
These Are The Best Forgotten German Performance Bargains Of The 2000s
21 世纪初期，德国涌现出大量海报级汽车，如今它们的价格不菲，其中最主要的是 BMW M3 CSL 和 996 911 Turbo。再往下看，你会发现，即使是大众高尔夫 R32 现在也赚得盆满钵满，因为怀旧情绪推高了一直占据市场主导地位的汽车价格……阅读更多...
New eco-friendly electrolyte design boosts lithium metal battery performance
苏黎世联邦理工学院的研究人员在锂金属电池技术方面取得了重大突破，该技术可以大幅增加电动汽车的续航里程，并减少智能手机等设备的充电频率。这项新进展专注于创造一种更环保的电解质，所需的有害氟要少得多。锂金属电池被视为 […] 新的环保电解质设计提升了锂金属电池的性能，这篇文章首先出现在 Knowridge Science Report 上。
强化学习 (RL) 擅长处理单个任务，但在多任务处理方面却举步维艰，尤其是在跨不同机器人形式时。模拟环境的世界模型提供了可扩展的解决方案，但通常依赖于低效、高方差的优化方法。虽然在庞大数据集上训练的大型模型在机器人技术中具有高级的通用性，但它们通常需要近乎专家的数据，并且无法适应大型世界模型的策略学习：提高多任务强化学习的效率和性能首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Google Introduces Gemma 2: Elevating AI Performance, Speed and Accessibility for Developers
谷歌推出了 Gemma 2，这是其开源轻量级语言模型的最新版本，提供 90 亿 (9B) 和 270 亿 (27B) 个参数大小。与其前身 Gemma 模型相比，此新版本有望提高性能并加快推理速度。Gemma 2 源自谷歌的 Gemini 模型，旨在让开发人员更容易访问 […] 文章 Google 推出 Gemma 2：提升 AI 性能、速度和开发人员的可访问性首先出现在 Unite.AI 上。
