中国北京,2022 年 4 月 12 日—— 安晟培半导体科技有限公司(Ampere Computing)宣布,公司已向美国证券交易委员会(SEC)秘密提交了一份注册声明草案,拟首次公开发行(IPO)普通股。拟发行的股票数量及发行价格尚未确定。预计在 SEC 审核完成后,Ampere Computing 将根据市场及其他条件进行公开发行。
本新闻稿根据经美国修订的 《1933 年证券法》(简称“《证券法》”)第 135 条规则发布。根据《证券法》第 135 条规定,本新闻稿不构成对公司之任何证券的出售要约或购买要约邀请,也不构成在任何司法管辖区内的要约、招揽或出售。在根据该司法管辖区的证券法注册或取得资格之前进行此类要约、招揽或出售属非法行为。任何要约、招揽或购买要约,或任何证券销售都需根据《证券法》的注册要求进行。
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SEALQA是维吉尼亚理工大学研究团队开发的新型基准测试,旨在评估搜索增强型语言模型在面对矛盾、嘈杂或无用搜索结果时的推理能力。它包含三种测试:SEAL-0(极具挑战性的核心问题集)、SEAL-HARD(更广泛的困难问题集)和LONGSEAL(测试长上下文多文档推理)。研究发现,即使是前沿模型在这些测试中表现也很差,增加测试时计算资源往往不能带来可靠的性能提升,高级推理模型对嘈杂搜索结果特别敏感,模型在识别大量干扰文档中的相关信息时仍然困难重重。
这篇论文提出了"计划与预算"框架,解决大型语言模型在推理任务中的效率问题。研究者发现模型存在"推理失调"现象——简单问题上过度思考,复杂问题上思考不足。他们开发了贝叶斯预算分配模型(BBAM)作为理论基础,将推理分解为子问题并根据不确定性分配计算资源。实验表明,该方法在不同任务上显著提高推理效率,令牌使用减少39%,E?指标提升187.5%,且能使小型模型达到大型模型的效率水平。