在当下激烈的人工智能领域人才争夺中，微软成功地走在了行业前列。这家科技巨头通过积极的人才招募策略和对顶尖科研人员的重视，已经建立了一个强大的AI专业团队。微软不仅在吸引人才方面下足了功夫，同时也在人才培...

随着人工智能技术的快速发展，对于高容量硬盘的需求量正在不断增加。这导致在AI服务器和数据中心中使用的高容量硬盘市场出现了显著的增长。与此同时，2TB及以下的小容量硬盘价格却出现了下降趋势。这种现象表明，市...

策略引导扩散（Policy-Guided Diffusion）是一种新颖的训练代理的方法，适用于离线环境。该技术通过创建与行为和目标策略都非常接近的综合轨迹，从而生成更加真实的训练数据。这不仅有助于提高离线强化学习模型的性...

谷歌凭借其在人工智能领域的深度投资，不仅帮助客户训练和部署前沿的语言模型，更使得公司站在了AI平台变革的前沿。本文深入探讨了谷歌的基础设施如何助力企业转型，以及这对谷歌竞争力的意义。尽管谷歌可能需要转变...

在目标检测领域，单域泛化（S-DG）一直是一个挑战。为了解决这一问题，最新的OA-DG方法应运而生。该方法采用了OA-Mix数据增强技术以及OA-Loss训练策略，旨在提高模型在单域环境下的泛化能力。OA-Mix通过混合不同类别...

Hugging Face 的 TGI 推理服务器曾短暂采用非商业性许可，试图阻止大型企业托管竞争版本。但这一策略并未带来更好的商业成果，反而削弱了社区参与度。现在，TGI 已经恢复到更为宽松的许可协议，以促进社区的共同发展...

人工智能的发展极度依赖大量数据支持，科技公司对数据的渴求速度远超数据产生的速度，有预测指出到2026年高质量数字数据可能会耗尽。为此，像OpenAI、谷歌和Meta这样的公司正在探索获取更多数据的新方法，包括使用Yo...

Linear Attention Sequence Parallel（LASP）是一套新型策略，专为高效处理语言模型中的长序列而设计。该技术通过创新性地运用线性注意力机制，超越了传统方法，实现了对长序列数据的优化管理。LASP的核心优势在于其...