昨天,亚马逊云科技2023 re:Invent全球大会在拉斯维加斯举行。在一系列发布中最吸引眼球的要数生成式AI助手Amazon Q,Amazon Q专注于办公场景,此举也意味着亚马逊云科技正式加入了与微软、谷歌在聊天机器人上的比拼。活动中亚马逊云科技还推出了下一代自研芯片AWS Graviton4和AWS Trainium2,前者基于Arm架构,后者则是量子芯片。现场,英伟达CEO黄仁勋教主也亮相为其站台。
“有意见”留言板
@卡卡卡卡西:亚马逊虽然自研了芯片,但依然需要与英伟达合作,支持英伟达的GPU,作为规模化、集约型产业,自研芯片将会是未来头部科技企业的一项核心竞争力。
@好多星星:安全一直是云计算领域的焦点话题,也是各行各业企业在上云过程中最为关注的话题之一。数据上云,如何保证在业务流程顺利进行的前提下,尽可能地确保数据、信息的安全自然成为各大云厂商抢占市场的重要抓手。
好文章,需要你的鼓励
是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出,算力固然重要,但如果能耗过高,技术的实用性将大打折扣,因此,所有的高速、高性能计算,都必须在极低的功耗下实现,这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
来自上海交通大学和浙江大学等机构的研究团队开发出首个AI"记忆操作系统"MemOS,解决了AI系统无法实现人类般持久记忆和学习的根本限制。该系统将记忆视为核心计算资源进行调度、共享和演化,在时间推理任务中相比OpenAI记忆系统性能提升159%。MemOS采用三层架构设计,通过标准化记忆单元实现跨平台记忆迁移,有望改变企业AI部署模式。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。