小型LLMs可能会超越大型LLMs，因为它们具有更快的训练速度、能够在没有专门硬件的情况下本地运行、具有经济性、延迟较低、部署容易、可能具有更好的可解释性和可重现性等优势。

研究人员已经能够通过使用深度学习编码器，将人类的运动模式转移至机器人。通常，这需要使用专门的硬件，并对其进行针对机器人的校准。结合视频基础的运动捕捉技术，未来可能会有更酷的项目出现。传统的技术需要使用...

在多GPU和多节点系统上训练语言模型存在多种挑战，且在这些场景下积累经验也非常困难。本篇博客文章详尽深入地研究了ZeRO，FSDP，以及在大规模训练或微调模型时可能遇到的问题。我们需要理解，进行分布式训练并不仅...

SDXL是一种最先进的图像生成模型，虽然强大，但运行速度较慢。然而，Google与HuggingFace最近在Google的研究语言Jax中展示了它在新型TPU芯片上的运行速度。通过这种新的硬件加速，SDXL的性能得到了极大的提升，可以...

人工智能（AI）与硬件的结合，将推动虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域的开创性发展。以下是这些领域最新的新闻动态。AI是在计算机系统中模拟人类智能的过程，其中包括学习（获取和使用知识）、推理（找出与特定目...

训练优秀的视频模型通常需要巨大的资源，这种需求往往超出了学术界的承受范围。现在，研究人员已经找到了一种方法，只需要使用一台配备八个标准GPU的机器，在一天内就能完成这些模型的训练。这意味着，我们不再需要...

语言模型的性能往往受到其上下文长度的限制。一般来说，上下文长度的限制主要源于计算硬件和聪明的算法更新。StreamingLLM（Github Repo）提供了一种算法更新，通过将令牌流式传输至注意力机制，理论上可以支持无限...

Meta的年度Connect大会已经开始，这意味着有很多新的硬件发布。本文总结了主题演讲中最重要的公告。这些公告涉及Meta Quest 3、Quest上的Xbox Cloud游戏、一种名为Emu的图像生成新基础模型、Ray-Ban Meta智能眼镜和M...