英特尔和美国国防部高级研究计划署(DARPA)日前宣布了一项新的协作计划,计划旨在创建一个新的数据处理和计算的强大平台,该平台利用的技术包括机器学习(ML)和人工智能(AI)技术。
科技巨头英特尔和美国政府直属机构DARPA星期二表示,该DARPA计划名为分层识别验证及利用(英文缩写为HIVE),HIVE每瓦特性能大有可能超越目前用于处理大数据的硬件1000倍,而且,已选定英特尔技术推动HIVE研究与开发。
英特尔数据中心集团(DCG)、平台工程组(PEG)和英特尔实验室将进行DARPA HIVE硬件的研究。
该联合研究计划估计需时四年半,造价超过一亿美元。
时下超过90%的数据是在过去短短的几年里创建的。 “大数据”这个概念不仅在企业分析和检测消费者行为模式进而量身定制业务模式时十分重要,大数据对研究人员也非常有用,他们在进行医疗保健、安全或软件相关的项目研究时都能用到大数据宝藏。
而大数据的存储、索引和访问需要时间和功率。
HIVE计划将利用机器学习和人工智能在大数据的图分析上进行改进,目标是不仅仅能建造及快速地处理 “一对一”及“一对多”的关系,而且也能建造及快速地处理复杂树的间接关系,例如,不断变化的亚马逊用户购买模式或iTunes的销售排名。
英特尔数据中心集团副总裁兼创新发现与架构集团总经理Dhiraj Mallick表示,“至2021年年中,HIVE的目标是提供一个16节点的演示平台,展示平台的每瓦特性能将超过时下最好的用于图形分析工作负载的最佳硬件和软件1000倍。英特尔在该领域的兴趣和焦点大有可能令寻路技术组件更快地在早期进入商业产品化。”
另据悉,科技巨头英特尔上周透露,计划从明年开始,Thunderbolt 3规格将无需交许可证费,此举的目的在于推动该连接标准的采用。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。