第四范式与英特尔联合实验室经过多轮研发迭代,在全球率先推出基于英特尔全新Cascade Lake-AP的AI软硬一体技术。依托第四范式先知平台及其内置的Hyper Engine训练架构和下一代AutoML等核心技术,英特尔Cascade Lake-AP在超大规模数据建模场景中的全部潜能得以释放,展现出极致性能。以此为基础,第四范式与英特尔将加速战略合作升级,推出基于Cascade Lake-AP的全新AI软硬一体产品。
Cascade Lake-AP是英特尔近期发布的最高级别至强可扩展处理器,采用双芯片封装技术,最多可提供每插槽56物理核心112线程及12通道DDR4内存,内置全新AVX-512 VNNI指令集和CLX AP微架构IO总线,专为苛刻的人工智能(AI)、高性能计算(HPC)和基础架构即服务(IaaS)工作负载而设计。
作为全球第一家与英特尔Cascade Lake-AP深入合作的AI企业,第四范式结合现实AI应用场景的需求针对其众多特性进行软硬一体优化,通过先知平台能力提升机器学习算法对主频及多核心的利用率,优化支持全新AVX512指令集以及全新CLX AP微架构IO总线利用率等多方面效能,使得在超大规模机器学习训练场景中,基于第四范式先知平台软硬一体技术的Cascade Lake-AP处理器及平台每单位价格性能提升50%以上。
此外,第四范式在解决AI应用发展的算力瓶颈上提供更多软硬一体优化技术,通过机器算法训练加速专用计算芯片、消除AI分布式通讯节点间数据同步瓶颈的通讯系统、以及高性能缓存和压缩等先进技术的引入,进一步提升AI软硬一体技术的效率优势。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。