Month: July 2024

在人工智能(AI)技术迅猛发展的今天,越来越多的企业开始思考如何有效地将AI融入业务中。随之而来的一个重要问题是:谁来领导企业的AI战略?答案是:首席AI官(Chief AI Officer, CAIO)。这个新兴的C级职位正在成为许多企业的关键角色。那么,什么是首席AI官?如何成为一名首席AI官?让我们一起来探讨这个充满前景的职业机会。 首席AI官:企业AI战略的领航者 首席AI官是企业高管团队中负责制定和执行AI战略的关键人物。根据Iron Mountain最新发布的一项调查显示,98%的700名IT高管认为,首席AI官可以加速生成式AI的采用。目前约有32%的组织已经设立了首席AI官职位,预计这一比例将在未来增长到94%。 Constellation Research的首席分析师Andy Thurai指出,领导AI努力并不一定意味着要有”首席AI官”的头衔。他认为这本质上是”一个功能性角色,而不是头衔角色”。这个角色可以被安置在组织的任何位置,甚至直接向CEO汇报。 首席AI官的主要职责 作为企业AI战略的掌舵人,首席AI官需要承担以下几项关键职责: 随着ChatGPT等生成式AI产品的普及,许多人认为”AI非常简单,任何人都可以在几天内实施任何解决方案”。然而,他们往往忽视了对组织可能带来的责任和后果。首席AI官需要平衡机遇与风险,确保AI项目具有标准化的安全、隐私、治理、审计、法律和风险管理措施。 首席AI官需要在整个组织范围内工作,确保人才、培训和实施能力到位,以加速生成式AI的采用。这需要与人力资源、培训部门以及各业务单位密切合作。 首席AI官必须交付可量化的结果。他们需要跟踪ROI计算、业务图表估值以及数据集合中的价值交换。这要求首席AI官具备强大的商业分析能力,能够将AI技术转化为实际的业务价值。 首席AI官要帮助确保组织使用的生成式AI模型是可靠、公平和透明的。这包括监督由生成式AI创建的内容的版权和所有权不确定性所带来的法律影响。 从AI战略和模型设计到技术供应商和服务提供商的选择,首席AI官将与技术同行密切合作,制定短期、中期和长期战略。 成为首席AI官的必备技能 要成为一名成功的首席AI官,需要具备以下几个方面的技能和素质: 首席AI官需要具备广泛的知识基础,包括但不限于AI技术、数据科学、商业战略、项目管理、风险管理等。这要求候选人具有持续学习的能力和跨学科思维。 虽然技术背景很重要,但更关键的是对业务的深刻理解。首席AI官需要能够识别AI可以为企业创造价值的领域,并将技术与业务目标紧密结合。 作为连接技术团队和业务部门的桥梁,首席AI官需要具备出色的沟通能力,能够用非技术语言解释复杂的AI概念,并说服各方利益相关者支持AI计划。 首席AI官需要制定长期的AI战略,同时也要能够将战略落地为可执行的计划,并在实施过程中不断调整和优化。 随着AI的广泛应用,伴随而来的伦理问题和潜在风险也日益突出。首席AI官需要具备强烈的道德意识,能够预见和管理AI应用可能带来的各种风险。 首席AI官的职业发展路径 成为首席AI官并非一蹴而就,通常需要多年的积累和准备。以下是一些可能的职业发展路径: 无论选择哪条路径,持续学习和实践都是成为成功的首席AI官的关键。随着AI技术的快速发展,保持知识更新和技能提升至关重要。 结语 随着AI在企业中的重要性与日俱增,首席AI官这一角色将变得越来越重要。它不仅是一个技术角色,更是一个战略角色,需要平衡技术创新、业务需求和伦理考量。对于有志于在AI领域发展的专业人士来说,首席AI官无疑是一个极具吸引力的职业目标。 通过不断学习、积累经验,并培养跨学科能力,你也可以成为未来的首席AI官,引领企业在AI时代乘风破浪,开创新局面。 [...]

在人工智能领域,苹果公司一直被认为是后来者。然而,近期该公司在AI方面的动作频频,展现出追赶甚至超越竞争对手的决心。上周四,苹果发布了一个名为DCLM-Baseline-7B的70亿参数语言模型,标志着公司正式进军大型语言模型领域。这一举措不仅彰显了苹果在AI技术上的实力,也为整个行业带来了新的机遇与挑战。 后来居上:苹果的AI野心 长期以来,在谷歌、Meta等科技巨头纷纷推出自家AI产品的背景下,苹果似乎显得有些”姗姗来迟”。但在今年的全球开发者大会(WWDC)上,苹果终于揭开了其AI战略的面纱。公司宣布推出”Apple Intelligence”计划,旨在为几乎所有苹果产品线提供AI解决方案。 这一计划的核心在于将AI技术深度融入iOS、iPadOS、macOS等操作系统中,为用户带来更智能、更个性化的体验。例如,在即将发布的iOS 18中,用户将可以体验到基于AI的全新功能,如更智能的Siri助手、自动生成播放列表的Apple Music等。 DCLM-Baseline-7B:苹果的AI”利器” 在宣布AI战略后不久,苹果就推出了自己的大型语言模型DCLM-Baseline-7B。这个拥有70亿参数的模型在性能上可以与Meta的Llama 2、谷歌的Gemma等知名模型相媲美。 DCLM-Baseline-7B在Massive Multitask Language Understanding (MMLU)基准测试中表现出色,甚至超越了同等规模的Mistral 7B模型。这一结果令业界颇为惊讶,也凸显了苹果在AI算法优化方面的实力。 苹果研究科学家Vaishaal Shankar在社交媒体上表示:”据我们所知,这些是迄今为止表现最好的真正开源模型(开放数据、开放权重模型、开放训练代码)。” 开源策略:引领行业发展 与其他科技巨头不同,苹果选择了完全开源DCLM-Baseline-7B模型。这意味着其他研究人员和开发者可以自由访问模型的权重、训练代码和数据集。 这一举措得到了业界的广泛赞誉。开源不仅有助于推动AI技术的整体进步,也为苹果赢得了良好的口碑。通过开放自己的研究成果,苹果正在积极参与并引领AI社区的发展。 DCLM-Baseline-7B模型的训练数据来源广泛,除了使用DCLM-BASELINE数据外,还结合了StarCoder和ProofPile2数据。这使得模型在编码和数学等任务上也具备了不俗的能力。 多管齐下:苹果的AI产品矩阵 值得注意的是,DCLM-Baseline-7B并非苹果的唯一AI模型。公司此前已经发布了多个AI相关产品,包括: 这些模型共同构成了苹果日益丰富的AI产品矩阵,为未来的应用开发和系统优化奠定了基础。 未来可期:iOS 18与Apple Intelligence 随着今年秋季iOS 18的发布,苹果的AI战略将进入实质性落地阶段。Apple [...]

近期,英特尔陷入了一场严重的处理器危机。该公司最新的第13代和第14代台式机处理器被发现存在广泛的不稳定性问题,可能影响数百万用户。这一问题不仅限于高端型号,甚至连主流的65W处理器也可能受到影响。更令人担忧的是,一旦处理器出现崩溃,就可能已经遭受了不可逆的损坏。 问题根源:错误的微码导致电压升高 根据英特尔社区经理Thomas Hannaford的声明,公司经过深入分析后确定,导致不稳定的根本原因是处理器微码中的一个算法错误。这个错误会导致处理器请求过高的工作电压,超出了安全运行范围。 Hannaford解释道:”我们对返厂的不稳定第13代和第14代台式机处理器进行了广泛分析,确定是工作电压升高导致了部分处理器的不稳定问题。我们的分析证实,这种电压升高源于微码算法向处理器发出了错误的电压请求。” 受影响范围超出预期 最初,人们认为这个问题只影响高性能的Core i7和Core i9处理器。然而,最新的信息显示,问题的范围可能比预想的更广。 英特尔向The Verge确认,任何运行功率在65W或以上的”Raptor Lake”芯片都可能受到影响。这包括K、KS、KF和非K系列的65W(及以上)变种。这意味着,不仅是发烧友级别的处理器,就连主流的中端处理器也可能存在隐患。 值得注意的是,笔记本电脑用的移动版处理器似乎不受此次问题影响。 修复方案:微码更新即将推出 英特尔表示,他们已经开发出了一个微码补丁,可以解决导致电压升高的根本原因。公司计划在8月中旬完成验证后,向合作伙伴发布这个补丁。 Hannaford在声明中表示:”英特尔正在提供一个微码补丁,以解决导致电压升高的根本原因。我们正在继续验证,以确保能够解决用户报告的第13代和第14代台式机处理器不稳定情况。英特尔目前计划在完成全面验证后,于8月中旬向合作伙伴发布补丁。” 已经受损的处理器无法修复 然而,这个即将推出的补丁并不能解决所有问题。据Tom’s Hardware报道,一旦处理器开始出现崩溃,就意味着它已经遭受了”不可逆的退化”。换句话说,处理器已经永久性地受损,没有任何微码更新能够修复这种物理损坏。 对于已经遇到不稳定问题的用户,英特尔的建议是联系客户支持寻求进一步帮助。公司表示:”英特尔致力于为我们的客户解决这个问题。我们继续呼吁任何在第13代和第14代台式机处理器上遇到不稳定问题的客户联系英特尔客户支持,以获得进一步帮助。” 如何确定自己的处理器是否受影响? 目前,英特尔尚未提供一个官方的、通用的方法让用户判断自己的处理器是否受到影响。公司仅仅指出,使用Nvidia GeForce显卡的用户可以通过Robeytech的YouTube视频了解如何使用Nvidia GeForce驱动程序包来测试这个问题。 对于那些担心自己的处理器可能受到影响但尚未出现崩溃的用户,英特尔给出了以下建议:”英特尔建议用户在台式机处理器上遵守英特尔默认设置,并确保BIOS保持最新。一旦微码补丁发布给英特尔合作伙伴,我们建议用户检查相关的BIOS更新。” 英特尔拒绝全面召回 尽管问题的严重性和广泛性已经明确,但英特尔似乎并不打算进行全面召回。当被The Verge问及是否会召回处理器时,英特尔给出了一个简短的单词回答:”不会。” 这一决定可能会引发用户的不满,特别是那些已经遭受处理器永久损坏的消费者。然而,考虑到潜在受影响处理器的数量,全面召回可能会给英特尔带来巨大的经济负担。 对英特尔声誉的潜在影响 [...]

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的推理效率一直是一个重要的研究方向。近日，一款名为TurboMind的高效推理引擎引起了业界的广泛关注。本文将深入探讨TurboMind的创新特性及其在LLM推理领域的重要贡献。 TurboMind：承载创新的推理引擎 TurboMind是一款基于英伟达FasterTransformer框架开发的高效LLM推理引擎。它的诞生旨在解决当前LLM推理过程中面临的诸多挑战，尤其是在支持LLaMa结构模型、实现持久批处理（Persistent Batch）推理模式以及可扩展的KV缓存管理等方面。 革命性的架构设计 TurboMind的架构设计堪称革命性，它巧妙地整合了多个关键组件，形成了一个高效的推理生态系统。其核心架构包括： 这种层次分明的架构设计不仅提高了系统的模块化程度，也为未来的扩展和优化奠定了坚实的基础。 Persistent Batch：重新定义批处理 Persistent Batch是TurboMind的一大亮点，它将对话式LLM的推理过程重新概念化为一个持续运行的批处理过程。这种创新的方法带来了显著的性能提升： 这种方法不仅提高了系统的吞吐量，还大大减少了资源的浪费，使得LLM推理更加高效和灵活。 KV缓存管理器：内存优化的新境界 TurboMind的KV缓存管理器是一个集成了LRU（最近最少使用）算法的内存池。这个创新的设计为LLM推理带来了巨大的内存管理优势： 这种设计使得TurboMind能够模拟无限设备内存的使用体验，大大提升了系统的可扩展性和效率。 LLaMa模型的优化实现 TurboMind对LLaMa系列模型的实现进行了深度优化，主要包括： 这些优化不仅提高了LLaMa模型的推理效率，还为其他类型的LLM优化提供了宝贵的经验。 API设计：灵活性与效率的平衡 TurboMind的Python API支持流式结果返回和张量并行模式，这为开发者提供了极大的灵活性。流式返回允许实时处理生成的文本，而张量并行模式则有助于提高大规模模型的推理效率。 TurboMind vs FasterTransformer：精简与聚焦 虽然TurboMind基于FasterTransformer开发，但它在功能上进行了精简和聚焦。去除了一些不常用的功能，如前缀提示词、beam search、上下文embedding等，使得TurboMind更加专注于LLaMa结构模型的高效推理。 技术挑战与解决方案 在开发TurboMind的过程中，团队面临并解决了多个技术挑战： 结论与展望 TurboMind作为一款创新的LLM推理引擎，在多个方面展现出了卓越的性能和灵活性。它的Persistent [...]

在人工智能和机器学习等数据密集型应用日益普及的今天,传统冯·诺依曼计算架构在能效方面的局限性日益凸显。为应对这一挑战,来自都灵理工大学和洛桑联邦理工学院的研究人员提出了两种新型近存计算(NMC)架构——NM-Caesar和NM-Carus,有望为下一代边缘计算节点带来突破性进展。 传统架构面临挑战 随着边缘计算的兴起,对实时数据处理的需求不断增加,而传统计算架构在处理这些数据密集型工作负载时表现不佳。主要原因在于: 根据计算机体系结构专家John Hennessy和David Patterson的研究,SRAM访问的能耗通常是CPU算术运算的100倍。 近存计算:破解能效困局的关键 为解决上述问题,研究人员提出了计算存储一体化(CIM)范式,包括存内计算(IMC)和近存计算(NMC)。其核心思想是: NMC方案保留了灵活的内存访问能力,更适合传统可编程系统的语义,因此成为本研究的重点。 NM-Caesar:面向轻量级应用的高效方案 NM-Caesar是一种面向面积受限场景的NMC单元,主要特点包括: NM-Carus:全自主RISC-V向量处理单元 NM-Carus则是一种功能更强大的NMC架构: 性能大幅提升 研究人员对这两种架构进行了详细的评估。结果表明: 易于集成是关键优势 与现有CIM解决方案相比,NM-Caesar和NM-Carus的一大亮点在于其易于集成的特性: 这种低成本、低集成难度的方法,有望推动NMC技术在通用低功耗边缘设备中的广泛应用。 未来展望 随着边缘AI和IoT应用的进一步普及,对高能效计算解决方案的需求将持续增长。NM-Caesar和NM-Carus的成功,为未来边缘计算芯片的设计指明了方向。研究人员表示,下一步将进一步优化架构,并探索在更先进工艺节点上的实现,以进一步提升性能和能效。 《Scalable and RISC-V Programmable Near-Memory Computing Architectures for Edge Nodes》 [...]

导言：迈向通用人工智能的探索 近年来，人工智能领域一直在探索通往通用人工智能（AGI）的道路。其中一个重要的方向是开发“语言智能体”。这些智能体是基于大型语言模型（LLM）的复杂管道，结合了提示技术和工具使用方法。虽然语言智能体在许多现实任务中展现出了令人印象深刻的能力，但目前的研究存在一个根本性的局限性：它们以模型为中心，或者说是以工程为中心。这意味着，语言智能体的提示、工具和管道的改进需要人类专家的大量手动工程工作，而不是自动地从数据中学习。 工程中心化语言智能体的局限性 当前语言智能体开发的一个主要瓶颈是构建和定制特定任务的语言智能体系统所需的大量工程工作。具体来说，研究人员和开发人员必须手动将复杂的任务分解成更易于LLM处理的子任务（我们称之为节点），然后为特定节点精心设计提示和工具，包括API函数、知识库、记忆等等。这一过程的复杂性使得当前的语言智能体研究领域以模型为中心，或者说是以工程为中心。这意味着研究人员几乎不可能像以数据为中心的方式训练神经网络那样，在数据集上手动调整或优化语言智能体。这限制了手动编码的语言智能体的鲁棒性和通用性，并且需要大量的工程工作来使语言智能体适应新的任务或数据分布。 我们认为，从以工程为中心的语言智能体开发过渡到以数据为中心的学习是语言智能体研究的重要一步。 智能体符号学习：模拟神经网络的训练过程 为了解决上述问题，本文介绍了一种用于训练语言智能体的智能体符号学习框架。该框架的灵感来自于用于训练神经网络的连接主义学习过程。具体来说，我们将语言智能体与神经网络进行了类比： 通过这种方式，我们能够在智能体训练的背景下，使用基于语言的损失、梯度和权重来实现连接主义学习的主要组成部分，即反向传播和基于梯度的权重更新。 智能体符号学习框架的工作流程 智能体符号学习框架的工作流程如下： 智能体符号学习的优势 与现有的单独优化单个提示或工具的方法相比，智能体符号学习框架联合优化了智能体系统中的所有符号组件，包括提示、工具以及将它们堆叠到智能体系统中的管道。这种自上而下的优化方案还使智能体符号学习框架能够“整体地”优化智能体系统，避免了每个分离组件的局部最优。这使得针对复杂现实问题的语言智能体能够有效地从数据中学习，为将当前的语言智能体研究状态从以工程为中心转变为以数据为中心开辟了可能性。 此外，由于基于语言的损失函数在生成语言损失时不需要ground-truth，因此我们的框架使语言智能体能够从经验中学习，并在创建和部署到实际环境中后，刻意更新其所有符号组件，从而实现“自我进化智能体”。 实验结果和分析 我们在标准的LLM基准测试和更复杂的智能体任务（如创意写作和软件开发）上进行了一系列实验。结果表明，所提出的智能体符号学习框架在优化和设计提示和工具，以及通过学习训练数据来更新整体智能体管道方面是有效的。 结论：迈向数据中心化智能体研究的一步 本文介绍了智能体符号学习，这是一个用于智能体学习的框架，可以联合优化智能体系统中的所有符号组件。智能体符号学习框架从标准的连接主义学习过程中汲取灵感，进行符号学习。它使用基于语言的损失、梯度和优化器，根据智能体系统的整体性能来优化提示、工具和智能体管道。所提出的框架是首次尝试优化能够使用复杂管道解决复杂现实问题的智能体。我们的框架使语言智能体能够“从数据中学习”，并在创建和部署到实际环境中后进行“自我进化”。我们进行了一些概念验证实验，结果表明，智能体符号学习框架可以有效地优化不同任务复杂度的智能体。我们相信，这种从以模型为中心到以数据为中心的智能体研究的转变是朝着通用人工智能迈出的有意义的一步，并将开源智能体符号学习框架的代码和提示，以加速这一转变。 参考文献 [...]