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如果您曾经参加过企业性格或技能评估，您可能遇到过 Core Values Finder，这是一种衡量个人价值观的工具。它基于评估人类价值观的最可靠和有效的工具之一：肖像价值观问卷修订版 （PVQ-RR）。科学问卷的目标是评估受访者如何与 20 种不同的价值观保持一致，其中包括关怀、宽容、谦逊、成就和自我指导。受访者使用 1（“最不像我”）到 6（“最像我”）的等级进行排名。他们的回答表明了什么对他们来说很重要，以及什么影响了他们如何做出决策。我和我在 AI Alt Lab 的团队研究
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LLM Google Meta OpenAI
大型语言模型 （LLM） 的早期历史由 OpenAI 主导，在较小程度上由 Meta 主导。OpenAI 的早期 GPT 模型确立了 LLM 性能的前沿，而 Meta 则通过提供强大性能的开放权重模型开辟了一个健康的利基市场。开放权重模型具有可公开访问的代码，任何人都可以自由使用、修改和部署这些代码。这使得包括谷歌在内的一些科技巨头落后了。2017 年，谷歌发表了一篇关于支撑大型语言模型的 transformer 架构的突破性研究论文，但该公司往往因其在
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美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）发布了一项研究成果，宣称首次提供了“人工智能系统能够通过标准三方图灵测试的实证证据”，证明大语言模型（LLM）通过了图灵测试。其中，GPT-4.5被判断为人类的比例高达73%，显著高于真实人类参与者被选中的比例。图灵测试由英国数学家和计算机科学家Alan Turing于1950年提出，他称之为“模仿游戏”。图灵设想，如果一名提问者在通过文本交流时无法区分对方是机器还是人类，那么这个机器可能具备类似人类的智能。在三方图灵测试中，提问者需与一名人类和一台机器进行对话，并准确
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1? ?KG与LLM完美结合大语言模型（LLM）在各种应用领域中已经取得了显着的成功，但是它常常无法捕捉和掌握最新的事实知识。而另一方面，知识图（Knowledge Graph，简称：KG）则拥有丰富的专家知识和事实知识，但它很难以构建，又又不足以处理现实世界知识图谱的动态变化性质和因果推论功能等。因此，自然而然地将KG 和LLM结合起来，各自发挥优势，相辅相成，缔造完美组合。2? ?KG协助LLM：降低LLM幻觉大家都知道，LLM 常有幻觉（Hallucinati
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202503 LLM 行业KG 知识图
2月28日消息，美国时间周四，OpenAI宣布推出GPT-4.5，这是其最新、最强大的大语言模型（LLM）的研究预览版，专为聊天应用设计。不过，这也是OpenAI迄今为止最昂贵的模型。不过，GPT-4.5仍然是一款传统的大型语言模型，而非“推理模型”。此前，OpenAI、DeepSeek、Anthropic等公司都推出了推理模型，这些模型能够生成“思维链”或类似意识流的文本，通过反思自身的假设和结论，尝试在向用户提供响应或输出之前捕捉错误。尽管如此，OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆·奥特曼（Sam
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GPT-4.5 GPT-4 OpenAI LLM
作者：Arm 基础设施事业部软件工程师 Nobel Chowdary Mandepudi生成式人工智能 (AI) 正在科技领域发挥关键作用，许多企业已经开始将大语言模型 (LLM) 集成到云端和边缘侧的应用中。生成式 AI 的引入也使得许多框架和库得以发展。其中，PyTorch 作为热门的深度学习框架尤为突出，许多企业均会选择其作为开发 AI 应用的库。通过部署 Arm Kleidi 技术 ，Arm 正在努力优化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架构的处理器上运行 LLM 的性能
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Arm KleidiAI PyTorch LLM
工业物联网领域的全球供应商研华科技近日公布，其自主研发的“AIR-520本地大型语言模型（LLM）边缘AI服务器”荣获“第33届台湾精品奖”银奖！今年，研华有六款产品获得了中国台湾精品奖，其中两款获得了享有盛誉的银奖。这一出色的成绩凸显了业界对研华智能系统和嵌入式平台在工业物联网领域的认可。研华表示将继续整合人工智能驱动的行业解决方案和领域专业知识，加速数字化转型，为客户推动工业智能的发展。研华嵌入式物联网集团总经理张家豪强调，研华作为一家跨越边缘计算、物联网系统软件和垂直行业解决方案的多元化工业物联网企
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研华 本地大型语言模型 LLM 边缘AI服务器
新闻重点：●? ?在Arm CPU上运行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到边缘侧的性能均得到显著提升，这为未来AI工作负载提供了强大支持●? ?Meta与Arm的合作加快了用例的创新速度，例如个性化的端侧推荐以及日常任务自动化等●? ?Arm十年来始终积极投资AI领域，并广泛开展开源合作，为?1B?至?90B?的?LLM?实现在?Arm?计算平台上无缝运行人
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Arm Llama 3.2 LLM AI 推理 Meta
自主移动机器人(AMR)可帮助制造商提高生产效率、增强安全性并节省大量成本，因而在各行各业得到广泛应用。2022年全球AMR市场规模为86.5亿美元，预计2022年至2028年间的复合年增长率(CAGR)将达到18.3%。进入工业5.0时代，人类将与人工智能(AI)机器人协同工作，机器人辅助而非取代人类。愿景固然美好，但要实现这一目标，AMR必须克服重重挑战，集成各种传感器以及新兴的传感器融合技术将为此提供助益。AMR采用过程中所面临的挑战AMR普及的一大难题是其在多种不同应用和环境中的适应性。AMR已广
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自主移动机器人 传感器 AMR LLM
ChatGPT和GPT-4等大型语言模型 (LLM) 已成为提高工作效率和更好地理解各种主题不可或缺的工具。从教育到软件开发，再到内容写作，LLM在众多领域崭露头角，它们在提炼和生成供人类使用的信息方面有着近乎神奇的能力。不过，尽管LLM的能力令人印象深刻，但它们在提供准确答案或执行需要精确知识的特定任务时，却常常比较吃力。例如，对于复杂的数学问题或者晦涩难懂的题目，往往会给出错误或不够充分的答案。出现这些局限性的主要原因是，LLM通常是使用过时的数据进行训练，以预测句子中下一个在统计
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多年来，英伟达在许多机器学习基准测试中占据主导地位，现在它又多了两个档次。MLPerf，有时被称为“机器学习的奥林匹克”的人工智能基准测试套件，已经发布了一套新的训练测试，以帮助在竞争计算机系统之间进行更多更好的同类比较。MLPerf 的一项新测试涉及对大型语言模型的微调，该过程采用现有的训练模型，并用专业知识对其进行更多训练，使其适合特定目的。另一个是图神经网络，一种机器学习，一些文献数据库背后的一种机器学习，金融系统中的欺诈检测，以及社交网络。即使使用谷歌和英特尔的人工智能加速器的计算机增加和参与，由
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GPU 神经网络 LLM MLPerf 基准测试 英伟达
IT之家 6 月 19 日消息，中国电信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院联合发布全球首个单体稠密万亿参数语义模型 Tele-FLM-1T，该模型与百亿级的 52B 版本，千亿级的 102B 版本共同构成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生长和损失预测等技术，Tele-FLM 系列模型仅使用了业界普通训练方案 9% 的算力资源，基于 112 台 A800 服务器，用 4 个月完成 3 个模型总计 2.3T tokens 的训练。模型训练全程做到了零调整零重试
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LLM AI 大语言模型
1 前言在前一期里，介绍过大语言模型(LLM)幕后核心的注意力(Attention)机制。本期就来继续扩大，介绍大名鼎鼎的转换器(Transformer)模型。其中，要特别阐述：为什么当今主流LLM都采用<仅译码器>(Decoder-Only Transformer)模型。在 2017 年， 首先在「Attention is All You Need」这篇论文中提出了经典的Transformer架构，它内含编码器(Encoder)和译码器(Decoder)两部分。后来，自从GPT-2之后，整个
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202406 LLM
近年来，人工智能发展迅速，尤其是像 ChatGPT 这样的基础大模型，在对话、上下文理解和代码生成等方面表现出色，能够为多种任务提供解决方案。但在特定领域任务上，由于专业数据的缺乏和可能的计算错误，它们的表现并不理想。同时，虽然已有一些专门针对特定任务的 AI 模型和系统表现良好，但它们往往不易与基础大模型集成。为了解决这些重要问题，TaskMatrix.AI 破茧而出、应运而生，这是由微软（Microsoft）设计发布的新型 AI 生态系统。其核心技术近期在《科学》合作期刊 Inte
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