引言： 软件开发是一个复杂且耗时的过程，需要程序员具备高超的技能和丰富的经验。近年来，人工智能领域的突破性进展，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，为软件开发带来了革命性的变革。其中，IBM Granite Code Models 作为代码智能领域的佼佼者，正在引领软件开发进入一个全新的时代。 代码智能的崛起： LLMs 通过学习大量的代码数据，能够理解编程语言的语法和语义，并具备生成代码、修复 bug、解释代码等能力。Granite Code Models 作为专门针对代码智能任务设计的 LLM 系列，拥有以下优势： Granite Code Models 的应用： 这些模型可以应用于以下场景： 未来展望： Granite Code Models 的出现，标志着代码智能技术迈向了一个新的阶段。未来，我们可以期待以下发展： 结语： IBM Granite Code Models [...]
This paper introduces Granite Code Models, a series of decoder-only LLMs designed for code intelligence tasks. These models aim to revolutionize the software development process by: The paper addresses several [...]
大型语言模型（LLM）在处理长文本指令时常常面临挑战，需要大量高质量数据和计算资源。这篇论文介绍了一种名为“跳步对齐”（SkipAlign）的新技术，旨在提升 LLM 处理长文本的能力，而无需额外的数据或计算资源。 核心思想：模拟长距离依赖关系 SkipAlign 的核心思想是模拟长距离依赖关系，这是理解长文本的关键。它通过在指令-响应对的位置索引中插入“跳步”，使得模型能够学习更远距离的信息关联。 三大跳步策略 论文探讨了三种不同的跳步策略： 实验结果：显著提升长文本处理能力 实验结果表明，SkipAlign 在多种长文本任务上都取得了显著的性能提升，尤其是在 LongBench 基准测试中，甚至可以与 GPT-3.5-Turbo-16K 等强大的基线模型相媲美。 优势：高效且易于实现 SkipAlign 具有以下优势： 未来研究方向 SkipAlign 为 LLM 处理长文本指令提供了一种新的思路，未来可以进一步探索以下方向： 总而言之，SkipAlign 是一种高效且易于实现的技术，能够显著提升 LLM 处理长文本的能力，为 LLM 的应用打开了更广阔的空间。 [...]
想象一下，你正在教一个孩子学习新知识。你会把所有信息一股脑地塞给他，还是会循序渐进，让他逐步吸收？显然，后者更有效率。而 FLASHBACK 正是基于这样的理念，让 AI 能够更高效地学习和应用知识。 传统的 AI 学习方式存在效率问题 传统的检索增强语言模型 (RALM) 在学习新知识时，会将检索到的信息直接添加到输入的开头。这就像把所有参考资料都放在课本前面，学生每次都要从头翻阅，效率低下。 FLASHBACK：更高效的学习方式 FLASHBACK 则采用了不同的方法，它将检索到的信息添加到输入的末尾，就像在课本后面附上参考资料。这样一来，AI 就可以根据需要，直接查阅相关信息，避免了重复阅读，大大提高了学习效率。 FLASHBACK 的优势 FLASHBACK 的应用前景 FLASHBACK 的出现，标志着 AI 发展的一个重要进步。它让我们看到了 AI 更高效的学习方式，也让我们对 AI 的未来充满了期待。 [...]
还记得 Siri 和 Alexa 吗？这些智能助手已经让我们初步体验到人工智能的便利。但 DeepSeek-V2 的出现，将彻底颠覆我们对人工智能的认知。它不再只是一个简单的助手，更像是一位博学多才的伙伴，能够理解你的需求，并以惊人的能力为你提供帮助。 DeepSeek-V2 是由谷歌 AI 团队研发的巨型语言模型，拥有 2360 亿个参数，相当于人类大脑神经元数量的数千倍。它就像一个巨大的知识库，储存了海量的文本信息，并从中学习语言的规律和知识。 DeepSeek-V2 的强大之处在于： DeepSeek-V2 的核心技术： DeepSeek-V2 的应用前景： DeepSeek-V2 的出现，标志着人工智能发展的一个重要里程碑。它不仅让我们看到了人工智能的无限可能，也让我们对未来充满了期待。 当然，DeepSeek-V2 的发展也面临着一些挑战，例如如何确保其使用的安全性、如何避免数据偏见等等。但我们相信，随着技术的进步和社会的共同努力，这些问题终将得到解决。 让我们一起期待 DeepSeek-V2 带来的 AI 新浪潮吧！ [...]
还记得科幻电影中那些无所不能的机器人吗？它们能与人类无障碍交流，甚至拥有自己的思想和情感。如今，这样的场景正在逐渐成为现实。DeepSeek-V2，一个由谷歌研发的巨型语言模型，正以其强大的能力，带领我们走进人工智能的新时代。 DeepSeek-V2 就像一个拥有超强学习能力的孩子，它可以阅读海量的文本信息，并从中学习语言的规律和知识。它不仅能流畅地与你对话，还能写诗、写代码、翻译语言，甚至解答复杂的数学问题。 那么，DeepSeek-V2 是如何做到这一切的呢？ 秘密武器一：混合专家架构 想象一下，一个由各领域专家组成的智囊团，每个人都精通自己的领域。DeepSeek-V2 的“混合专家”架构就像这样的智囊团，它由多个“专家”模块组成，每个模块都专注于特定的任务，例如语言理解、代码生成等等。当遇到不同的问题时，DeepSeek-V2 会自动选择最合适的“专家”来解决。 秘密武器二：稀疏激活技术 就像一位经验丰富的指挥家，DeepSeek-V2 不会让所有“专家”同时工作，而是根据需要，只激活必要的模块。这样一来，DeepSeek-V2 就能在保持高效的同时，发挥出最大的潜能。 DeepSeek-V2 的出现，为我们带来了无限的想象空间： 当然，DeepSeek-V2 的发展也面临着一些挑战，例如如何确保其使用的安全性、如何避免数据偏见等等。但我们相信，随着技术的进步和社会的共同努力，这些问题终将得到解决。 DeepSeek-V2 的出现，标志着人工智能发展的一个重要里程碑。它让我们看到了人工智能的无限可能，也让我们对未来充满了期待。或许在不久的将来，人工智能将成为我们生活中不可或缺的一部分，帮助我们创造更加美好的世界。 [...]
核心问题： 尽管Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，但它们在学习和模拟一些基本的算法模式，尤其是确定性上下文无关语言（DCF）任务上存在困难。 解决方案： 本文提出了一种新颖的栈注意力机制，通过模拟栈操作（PUSH、POP、NO-OP）来增强Transformer模型的表达能力，使其能够更好地处理DCF语言任务。 主要贡献： 实验结果： 局限性： 未来工作： 总结： 本文提出的栈注意力机制为增强Transformer模型的表达能力提供了一种有效的方法，使其能够更好地处理DCF语言任务。未来研究可以进一步探索该机制的扩展和应用，以提高模型的性能和可解释性。 [...]
QServe 是一个基于 W4A8KV4 量化 (4 位权重，8 位激活和 4 位 KV 缓存) 的高效且准确的 LLM 服务系统，可在 GPU 上运行。与领先的行业解决方案 TensorRT-LLM 相比，QServe 在 L40S 和 A100 GPU 上服务 Llama-3-8B 时实现了 1.2 倍至 1.4 倍的更高吞吐量，在服务 [...]
想象一下，你正驾驶着特斯拉，开启Autopilot功能，双手离开方向盘，享受着科技带来的便捷。突然，前方出现障碍物，而系统却未能及时反应，一场事故就此发生。这并非科幻电影中的场景，而是特斯拉Autopilot系统面临的现实困境。 事故频发，Autopilot神话破灭 近年来，特斯拉Autopilot系统频频发生事故，引发了公众对其安全性的质疑。去年12月，特斯拉发生了20起事故，尽管公司试图通过软件更新解决问题，但美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）认为，系统的提醒和控制措施不足，驾驶员仍需时刻保持警惕。 NHTSA介入调查，特斯拉面临巨额罚款 NHTSA 对 Autopilot 系统展开深入调查，要求特斯拉提供详细数据，包括使用该系统行驶的总里程数，以及驾驶员被系统提醒手握方向盘的次数等。如果特斯拉未能按时提供数据，将面临高达1.35亿美元的罚款。 “自动驾驶”名不副实，安全隐患不容忽视 Autopilot 系统的名称容易让人误以为可以实现完全自动驾驶，但实际上它只是辅助驾驶系统，需要驾驶员时刻保持警惕并随时接管车辆。这种期望与现实之间的差距，导致了许多本可以避免的事故。 特斯拉股价下跌，面临多方审查 Autopilot 系统的安全问题引发了公众对特斯拉的质疑，并对其股价造成了负面影响。此外，特斯拉还面临着来自司法部、美国证券交易委员会等监管机构的审查。 自动驾驶技术发展之路任重道远 特斯拉Autopilot事件引发了人们对自动驾驶技术发展的思考。自动驾驶技术虽然前景广阔，但其安全性仍然是首要问题。在技术尚未完全成熟之前，企业应更加谨慎，避免过度宣传，误导消费者。 结语 自动驾驶技术的发展需要经历一个漫长的过程，需要政府、企业和公众共同努力，才能确保其安全性和可靠性。在追求科技进步的同时，我们更应该重视生命安全，避免让自动驾驶技术成为“皇帝的新衣”。 [...]
导语： 科技巨头微软正在研发参数达5000亿的全新AI（人工智能）大模型，将正面叫板谷歌和OpenAI。 微软的AI大模型MAI-1： 微软正在研发一款名为MAI-1的最新AI大模型，其规模远超出微软此前推出的一些开源模型，在性能上或能与谷歌的Gemini 1.5、Anthropic的Claude 3和OpenAI的GPT-4等知名大模型相匹敌。微软或将在5月21日开始举办的Build开发者大会上演示这款新模型。 MAI-1的开发由前谷歌AI领导人、曾担任AI初创公司Inflection首席执行官的穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）领导。就在今年3月，刚刚领投完Infection的最新一轮融资，微软便从Infection挖走了包括苏莱曼在内的两位联合创始人以及部分员工。有知情人士透露，微软为此向Infection支付了超过6.5亿美元。 尽管MAI-1可能借鉴了Inflection旗下模型的部分技术，有微软员工表示，MAI-1是一款全新的大语言模型，拥有约5000亿个参数，远超微软此前训练的任何开源模型。不到一个月前，微软刚推出了一款名为Phi-3的小型AI模型，其中Phi-3 mini被优化至可部署在手机上，拥有38亿参数，经过3.3万亿token的训练，微软称其性能与GPT-3.5等模型相当。 相比之下，MAI-1的规模要大得多，也需要更多的算力投入和训练数据。为了训练该模型，微软已经配置了大量包含英伟达GPU的服务器集群，并从各类来源收集训练数据，包括由OpenAI的GPT-4生成的文本和公共互联网数据。这或将使MAI-1与OpenAI的GPT-4处于相似的水平，据传后者拥有超过1万亿个参数。 微软的AI战略： Phi系列模型和MAI-1的研发体现出微软或在AI领域采取了双重策略，一边为移动设备开发小型本地模型，一边开发由云端支持的更大规模的模型。不过，即使在微软内部，MAI-1的确切用途也尚未得到确认。 更重要的是，MAI-1体现出微软并不希望在AI领域完全依附于合作伙伴OpenAI的技术。来自OpenAI的技术正在驱动微软的各类生成式AI功能，包括集成在Windows中的聊天机器人。此前，有来自微软AI平台团队的员工抱怨称，公司的AI战略过于关注与OpenAI的合作关系，使得微软对AI原创研究的预算减少。 6日当天，微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott）在领英上发帖，间接回应了关于MAI-1的报道。他表示，OpenAI使用微软构建的超级计算机来训练AI模型，而微软的研究部门和产品团队也在构建AI模型：“AI模型几乎出现在我们的每一项产品、服务和运营流程中，制作和运营它们的团队有时需要做一些自定义工作，无论是从头开始训练一个模型，还是微调别人构建的模型。未来将会有更多这样的情况，其中一些模型的名字包括图灵（Turing）和MAI。” 微软的算力投入： 为了实现在AI方面的突破，微软也在大力囤积算力资源。4月初，有报道称微软计划到今年年底前囤积180万块AI芯片，意味着公司希望在2024年内将所持有的GPU数量增加两倍。据知情人士透露，从2024财年到2027财年（到2027年6月30日结束），微软预计将在GPU和数据中心上花费约1000亿美元。 微软与OpenAI的合作关系： 微软与OpenAI有着密切的合作关系。OpenAI使用微软构建的超级计算机来训练AI模型，而微软的研究部门和产品团队也在构建AI模型。微软的AI战略过于关注与OpenAI的合作关系，使得微软对AI原创研究的预算减少。 微软的AI未来： 微软正在大力囤积算力资源，以实现在AI方面的突破。微软计划到今年年底前囤积180万块AI芯片，意味着公司希望在2024年内将所持有的GPU数量增加两倍。从2024财年到2027财年（到2027年6月30日结束），微软预计将在GPU和数据中心上花费约1000亿美元。 [...]