AI不缺算力,缺的是一块“懂模型”的硬盘
AI不缺算力,缺的是一块“懂模型”的硬盘寅谱试图用一种“以存换算”的思路破题:不是让硬盘SSD替代GPU计算,而是用更低成本的SSD承接温冷(指访问频率极低和中等)的AI大模型数据、复用已经完成的中间结果,减少显存及内存压力、GPU等待和重复Prefill(预填充)。
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寅谱试图用一种“以存换算”的思路破题:不是让硬盘SSD替代GPU计算,而是用更低成本的SSD承接温冷(指访问频率极低和中等)的AI大模型数据、复用已经完成的中间结果,减少显存及内存压力、GPU等待和重复Prefill(预填充)。
本次新研究是迄今为止规模最大的大模型数据投毒调查。Anthropic 与英国人工智能安全研究所(UK AI Security Institute)和艾伦・图灵研究所(Alan Turing Institute)联合进行的一项研究彻底打破了这一传统观念:只需 250 份恶意文档就可能在大型语言模型中制造出「后门」漏洞,且这一结论与模型规模或训练数据量无关。
数据在AI时代的重要性已经不言而喻,但悬而未决的是—— 如何精确量化这些数据的价值、辨别其优劣? 为此,上海人工智能实验室OpenDataLab团队在数据领域持续深耕,正式推出了开放数据竞技场OpenDataArena。
硅谷各个模型公司在这个季度,开始分化到各个领域,除了 Google Gemini 和 OpenAI 还在做通用的模型;Anthropic 分化到 Coding、Agentic 的模型能力;Mira 的 Thinking Machines Lab 分化到多模态和下一代交互。
在万物互联的智能时代,具身智能和空间智能需要的不仅是视觉和语言,还需要突破传统感官限制的能力
现有的数据合成方法在合理性和分布一致性方面存在不足,且缺乏自动适配不同数据的能力,扩展性较差。
大模型产业发展,需要可信中立的数据深加工平台,如何填补空白?
本周五,一年一度的AI春晚“北京智源大会”正式开幕。本次大会AI明星浓度,放在全球范围内可能也是独一份:OpenAI Sora负责人Aditya Ramesh作为神秘嘉宾进行了分享,并接受了DiT作者谢赛宁的“拷问”、李开复与张亚勤炉边对话AGI、还集齐了国内大模型“四小龙”,百川智能CEO王小川、智谱AI CEO张鹏、月之暗面CEO杨植麟、面壁智能CEO李大海…… 这还只是第一天上午的开幕式。
郑雯至今觉得记得几个月的下午,那天,她一个小时就赚了2毛钱。她毕业于湖南的一所专科学校,是一名大模型数据标注师