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。
AI power needs driving a surge in tech giant carbon emissions. Nobody knows what to do
自 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来，世界对人工智能 (AI) 应用的投资、开发和使用出现了惊人的增长。据估计，用于人工智能的计算能力大约每 100 天翻一番。这一繁荣的社会和经济影响引发了世界各地的反应 […]
The Ultimate Handbook for LLM Quantization
深入研究 LLM 量化和技术照片由 Siednji Leon 在 Unsplash 上拍摄 CPU 上的 LLM？是的，你没听错。从处理对话到创建自己的图像，AI 自诞生以来已经取得了长足的进步。但它也带来了瓶颈。随着模型的扩展，它们的计算需求也在增加。AI 开始严重依赖计算能力。为了满足这些需求，我们转向了 GPU，剩下的就是历史了。许多设备没有强大的 GPU，因此错过了 AI 功能。有必要缩小这些模型的大小和功能，以便在计算能力有限的设备（如手机或仅配备 CPU 的计算机）上运行 AI 模型。早期的努力包括修剪和蒸馏等技术。然而，这些方法对于通常具有大规模架构的 LLM 来说并不可行。最近
Delta Lake Optimistic Concurrency Control — to lock or not to lock!
Delta Lake 乐观并发控制：锁定还是不锁定？Delta Lake 及其相关性随着数据世界通过 AI、ML 和其他流行技术竞相生成、存储、处理和使用大量数据，对独立可扩展存储和计算能力的需求也日益增长，以满足不断向通过 AI、ML 等训练和使用的数据集中添加（APPEND）和更改（UPSERT & MERGE）数据的需求。虽然不同云提供商提供的基于 Parquet 的数据湖存储在数据湖实施初期为我们提供了极大的灵活性，但当今业务和技术需求的发展对这些实施提出了挑战。虽然我们仍然喜欢使用 Parquet 的开放存储格式，但我们现在需要数据湖中的 ACID 事务、时间旅行和模式实施等功能。这
Navigating the flow: My MSc journey in CFD
大家好！我是 Akintunde Akinneye，我即将于 2024 年 9 月从克兰菲尔德大学获得计算流体动力学 (CFD) 理学硕士学位。CFD 是一个强大的领域，它利用计算能力来模拟流体行为。这项技术支撑着从尖端飞机到可持续风力涡轮机等所有设计。...文章《导航流程：我的 CFD 理学硕士之旅》首先出现在克兰菲尔德大学博客上。
Smart Factories: Concepts and Features
探索包括人工智能 (AI) 在内的新技术如何彻底改变制造流程。智能工厂是一种信息物理系统，它利用先进技术来分析数据、实现流程自动化并持续学习。它是工业 4.0 转型的一部分，结合了数字化和智能自动化。以下是一些主要功能：互联网络：智能工厂集成了机器、通信机制和计算能力。它们形成了一个互联的生态系统，数据在其中无缝流动。先进技术：智能工厂使用人工智能、机器学习和机器人技术来优化运营。这些技术可实现实时决策和适应性。数据驱动的洞察：传感器从设备、生产线和供应链收集数据。人工智能处理这些数据以提高效率、质量和预测性维护。智能工厂利用先进技术来分析数据、实现流程自动化并持续学习。工厂车间的自动化、机器
Artificial Intelligence: Generative AI Technologies and Their Commercial Applications
GAO 发现生成式人工智能可以根据用户的提示创建文本、图像、音频或视频等内容。生成式人工智能与其他人工智能系统的不同之处在于，它能够生成新颖的内容，需要大量的数据进行训练，并且模型的规模和复杂性更高。生成式人工智能模型的其他几个显著差异包括：使用自然语言进行提示，以及理解和解释模型决策的难度增加。生成式人工智能系统采用多种模型架构或底层结构。这些系统被称为神经网络，大致模仿人类大脑，可识别数据中的模式。多种因素的融合推动了生成式人工智能的快速发展：大型数据集的可用性、深度学习算法的改进和增强以及计算能力。生成式人工智能模型的训练需要大量数据，其中大部分数据通常来自互联网上的公开信息，其中可能包
Conformer-Based Speech Recognition on Extreme Edge-Computing Devices
这篇论文被 NAACL 2024 的行业轨道所接受。随着当今设备的计算能力和资源越来越强大，传统上计算密集型的自动语音识别 (ASR) 已从云端转移到设备，以更好地保护用户隐私。然而，在资源受限的设备（如智能手机、智能可穿戴设备和其他小型家庭自动化设备）上实现设备上的 ASR 仍然具有挑战性。在本文中，我们提出了一系列模型架构调整、神经网络图转换和数值优化来……
Обзор изменений в законодательстве за май 2024 года
在审查 2024 年 5 月的变更时，我们将考虑以下主题： 1. 关键信息基础设施 俄罗斯能源部已发布命令，根据该命令提出了额外要求，以确保重要 CII 的安全电力行业运行设施组织实施远程控制时。俄罗斯 FSTEC 发布了评估技术信息保护状况并确保重要 CII 设施安全的方法。该指标的计算方法在方法论中进行了描述，它描述了组织针对当前信息安全典型威胁实现信息保护所需的最低水平的程度。 2. 金融组织的安全俄罗斯央行发布了《数字卢布平台参与者信息保护条件》和《俄罗斯央行控制信贷和非信贷金融机构向俄罗斯软件过渡的程序说明》在重要的 CII 设施中。 3.其他通过的规定包括扩大外国代理人登记册中包含
Большие языковые модели можно оптимизировать до 15% без потери качества
来自 Sberbank、AIRI 研究所融合脑实验室和 Skoltech 的科学家发现了大型语言模型的一个全新特性，并学会了控制它。这将使转换模型优化 10-15%，而不会损失质量，从而节省计算能力。
Conversational AI in Healthcare: The Next Big Thing for the Healthcare Industry
医疗保健领域的人工智能是一项相对较新的技术，但在过去几年中发展势头强劲。它已用于各种任务，从诊断疾病到提供个性化治疗，再到自动化管理任务。然而，随着数据存储和计算能力的不断提高，医疗保健领域引入了更高效的对话式人工智能解决方案 […]
Ampere и Qualcomm готовят платформу для работы искусственного интеллекта
平台应该为之前训练的模型的高效运行提供更多的计算能力。
Navy Shipbuilding: Increased Use of Leading Design Practices Could Improve Timeliness of Deliveries
为什么这很重要不断变化的海上威胁正在推动美国海军加快设计和交付新舰艇的步伐。自 2009 年以来，GAO 一直利用商业造船领域的领先实践来评估海军造船项目的计划和执行情况。美国政府问责局的众多建议促使海军采取行动，改善采办实践和纳税人资金的使用。然而，海军在设计和交付及时、经济且性能符合预期的新舰艇的能力方面继续面临持续的挑战。自 GAO 首次确定领先的舰艇设计实践以来，计算能力和数字设计能力在 15 年来发生了迅速变化。因此，GAO 对商业行业当前实践的审查有助于确保根据用于高效和有效地设计新舰艇的前沿实践来评估海军造船计划的活动和绩效。关键要点GAO 发现，领先的商业船舶买家和建造商优先考
GTC Wrap-Up: ‘We Created a Processor for the Generative AI Era,’ NVIDIA CEO Says
生成式人工智能有望彻底改变它涉及的每个行业——所需要的只是应对挑战的技术。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋周一介绍了这项技术——该公司的新 Blackwell 计算平台——他概述了增强的计算能力可以为阅读文章
The Quiet Revolution in Keeping Your Computer Cool and Efficient
不断突破计算能力界限的追求凸显了一个重大挑战：有效管理中央处理器 (CPU)（计算机的大脑）产生的热量。传统的冷却方法主要使用风扇吹风，由于空气的基本热处理特性和移动可靠性，它们已经达到了极限[...]
Does AI Belong in Your Classroom with Dr. Whitney Green
在这一特别节目中，主持人 Mike Palmer 接受了 Kiddom 的 Whitney Green 博士的采访，谈到了 AI 和 ChatGPT 在课堂上的使用。我们讨论了 AI 和 ChatGPT 等生成技术是如何通过计算能力和神经网络的进步而产生的。虽然一些教育工作者担心过快引入这些技术，但 Mike 和 Whitney 探讨了使用 AI 个性化学习和支持教师的潜在好处。我们讨论了建立参数并获得家长同意在学校负责任地使用 ChatGPT。Mike 建议教师先亲自尝试这项技术以了解它。他说，AI 可以通过自动执行重复性任务来帮助教师，这样他们就可以更专注于指导和激励学生。Whitney
Science & Tech Spotlight: Generative AI
为什么这很重要由于功能增强和用户兴趣增强，ChatGPT 和 Bard 等生成式 AI 的使用已激增至超过 1 亿用户。这项技术可能会极大地提高生产力并改变社会大部分地区的日常任务。生成式人工智能还可能传播虚假信息，并对国家安全和其他领域带来重大风险。该技术是什么？生成式人工智能 (AI) 是一种可以在用户提示时创建内容（包括文本、图像、音频或视频）的技术。生成式人工智能系统使用经常根据开源信息（例如来自互联网的文本和图像）进行训练的算法来创建响应。然而，生成式人工智能系统不具备认知能力，缺乏人类判断力。生成式人工智能在教育、政府、医学和法律等广泛领域具有潜在的应用前景。使用提示（用户输入的问
