1:30 pm 10-1 :(被邀请)类似基于变压器的语言模型(被邀请)类似类似的硬件加速器»Geoffrey W. Burr(美国)1,Hsinyu Tsai(美国)1,IEM Boybat(瑞士)博士(瑞士)2,William A. Simon(Switzerland) Vasilopoulos(瑞士)2,Pritish Narayanan博士(美国)1,Andrea Fasoli博士(美国)1,Kohji Hosokawa先生(日本)3(日本)3,Manuel Lealoo(瑞士)博士(瑞士)2国家)1,查尔斯·麦金(Charles Mackin)(美国)1,埃琳娜·费罗(Elena Ferro)(瑞士)2,Kaoutar El Maghraoui博士(美国)4,Hadjer Benmeziane博士(瑞士)2,Timothy Philicelli(美国)5,美国的Timothy Philicelli博士(瑞士) ,Shubham Jain博士(美国)4,Abu Sebastian博士(瑞士)2,Vijay Narayanan博士(美国)4(1。IBM研究-Almaden,2。IBM Research Europe,3。IBM东京研究实验室,4。 IBM T. J. Watson Research Center,5。 IBM Albany Nanotech)IBM东京研究实验室,4。IBM T. J. Watson Research Center,5。 IBM Albany Nanotech)IBM T. J. Watson Research Center,5。IBM Albany Nanotech)IBM Albany Nanotech)
3:50 pm 11-6:70-通道频率频率的每通道冷冻-CMOS IC的7.4μW和860μm²,半导体Qubits的μs读取“ Quentin Schmidt先生(法国)1,Brian Martinez(France)1,Thomas Houriez(France)(France)1,France)1,Brian Martinez先生(France)。 (法国)1,Aloysius Jansen博士(法国)2,Xavier Jehl博士(法国)2,Tristan Meunier博士(法国)3,GaëlPillonnet博士(法国)1,GérardBilliot(法国)1,法国先生(法国)1,Adrien Morel(法国)4,France(France)(France)(France)5,France)5,5,France)5,5,5,France),5,5大学。Grenoble Alpes,CEA,Leti,F-38000 Grenoble,法国,2。大学。Grenoble Alpes,CEA,Pheliqs,F-38000 Grenoble,法国,3。Quobly,F-38000 Grenoble,法国;大学。Grenoble Alpes,CNRS,Institut Neel,F-38000 Grenoble,法国,4。Symme,Univ。Savoie Mont Blanc,法国Annecy,5。大学。Grenoble Alpes,CEA,List,F-38000 Grenoble,法国)
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您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
尽管基于3D的GAN技术已成功地应用于具有各种属性的照片真实的3D图像,同时保持视图一致性,但很少有关于如何罚款3D impersimens的研究,而不会限制其属性特定对象的特定对象类别。为了填补此类研究空白,我们提出了一个基于3D的GAN代表的新型图像操纵模型,以对特定的自定义贡献进行细粒度控制。通过扩展最新的基于3D的GAN模型(例如,EG3D),我们的用户友好定量操作模型可以实现对3D操作多属性数量的精细而归一化的控制,同时实现了视图一致性。我们通过各种实验验证了我们提出的技术的有效性。
1。目标:您想完成的目标2。听众:您想达到谁3。竞争:您行业中已经可用的其他内容4。资源:内部资产您可以利用5。策略:将帮助您实现目标的活动6。投资:您的预算7。测量:如何跟踪结果
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在大型语言模型(LLMS)中(也称为charcter概括)中可自定义的角色扮演,人们对其在开发和部署角色扮演的对话代理方面的多功能性和成本效率引起了人们的关注。本研究探讨了一种大规模数据合成方法,以配备LLM具有特征生成能力。我们首先使用角色中心的角色综合大规模角色概况,然后探索两种策略:响应重写和响应生成,以创建与角色一致的教学响应。为了验证我们的合成教学调谐数据的有效性以进行角色泛化,我们使用Llama-3 8B模型执行监督的微调(SFT)。我们表现最好的模型增强了原始的Llama-3 8b指导模型,并实现了与角色扮演对话的GPT-4O模型相当的性能。我们发布了1个合成字符和指导对话,以支持公共研究。
1:30 pm 10-1 :(被邀请)类似基于变压器的语言模型(被邀请)类似类似的硬件加速器»Geoffrey W. Burr(美国)1,Hsinyu Tsai(美国)1,IEM Boybat(瑞士)博士(瑞士)2,William A. Simon(Switzerland) Vasilopoulos(瑞士)2,Pritish Narayanan博士(美国)1,Andrea Fasoli博士(美国)1,Kohji Hosokawa先生(日本)3(日本)3,Manuel Lealoo(瑞士)博士(瑞士)2国家)1,查尔斯·麦金(Charles Mackin)(美国)1,埃琳娜·费罗(Elena Ferro)(瑞士)2,Kaoutar El Maghraoui博士(美国)4,Hadjer Benmeziane博士(瑞士)2,Timothy Philicelli(美国)5,美国的Timothy Philicelli博士(瑞士) ,Shubham Jain博士(美国)4,Abu Sebastian博士(瑞士)2,Vijay Narayanan博士(美国)4(1。IBM研究-Almaden,2。IBM Research Europe,3。IBM东京研究实验室,4。 IBM T. J. Watson Research Center,5。 IBM Albany Nanotech)IBM东京研究实验室,4。IBM T. J. Watson Research Center,5。 IBM Albany Nanotech)IBM T. J. Watson Research Center,5。IBM Albany Nanotech)IBM Albany Nanotech)
摘要:GPU系统上的AI应用程序在过去10年中随着单芯片推理性能的增加而爆炸了1000倍。需要数以万计的数据中心连接的GPU来训练和推断最先进的生成AI模型。每一代的带宽密度需求增加了2倍。在这些系统的核心,处理器和交换机的核心中被用作2.5D和3D配置中的多个模具。在系统中这些模具之间的超高效互连需要支持整体系统带宽。此谈话将从电路,包装,电源输送和靶向能量效率的热管理范围<100fj/b和带宽密度> 10TBPS/mm的角度来研究最新的当前和未来电气和未来电气和光学芯片到芯片通信。