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蚂蚁集团最近宣布推出了名为ATorch的大模型分布式训练加速扩展库，这是一个开源工具。ATorch的目标是通过自动资源动态优化和分布式训练稳定性提升，帮助提高深度学习的智能性。根据了解，在大模型训练中，ATorch可以将千亿模型千卡级别训练的算力利用率提高到60%，相当于为跑车添上了强劲的引擎。这对于深度学习的研究人员和开发者来说，将是一个重要的工具，可以帮助他们更高效地训练和优化大型模型。图：ATorch致力于让大模型训练更高效、可复现随着生成式大模型的爆发，模型训练的数据集和参数规模呈现指数级增长。为
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有向无环图（DAG）在最短路径问题中可以优化算法的时间复杂度和空间复杂度。在任务调度、时间管理等实际应用中，DAG可方便确定任务执行顺序，通过拓扑排序简化动态规划计算，提高算法效率。本文将详细介绍DAG在最短路径问题中的应用，并通过代码示例说明实现方式。一、DAG介绍DAG是一种有向图，它没有环。这意味着从任何一个顶点出发，都不可能回到该顶点。因此，DAG可以用来表示具有特定约束关系的任务调度问题，例如某些任务必须在其他任务完成之后才能开始。DAG的特性使得它在计算机科学和工程领域有着广泛的应用，例如编译
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为了进一步培养青少年对科技创新的兴趣和热情，提高学生的科学素养和实践能力，赫章县最近成功举办了2023年科技知识推广应用暨机器人竞赛活动，地点在赫章县第二中学。1月8日，赫章县教育科技局有关人员参观候赛区现场。竞赛分为小学组、初中组、高中组和中职组四个组别，涉及机器人设计、编程和操作等项目。参赛者必须在规定时间内完成各项任务。在中国风比赛现场，学生们精心准备并详细说明了自己作品的设计思路、应用场景以及人工智能信息，营造了良好的现场氛围。在创意天梯比赛环节，参赛者们通过现场搭建天梯，综合考虑天梯的高度、承重
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机器学习管道在数据科学过程中扮演着重要的角色。它们简化了工作流程，并能够自动执行繁琐且耗时的任务，特别是在构建和部署机器学习模型时。一个经过精心设计的机器学习管道可以提高模型开发的效率和可重复性，同时降低错误风险，并促进最佳实践的应用。通过将机器学习过程分解为可管理的步骤，数据科学家可以将精力集中在单个任务上，例如特征工程和模型选择。而机器学习管道则负责管理整个过程，使整个流程井井有条。此外，机器学习管道还提供了对模型构建过程中所有步骤的清晰和可审计的记录，从而更容易理解和解释结果。总之，机器学习管道在机
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证明问题难以解决究竟有多难？元复杂性（meta-complexity）理论研究者数十年来一直探究这个问题。近期的一系列研究成果开始给出这个问题的答案。复杂性理论研究者正直面着最让人困惑的问题：复杂性理论本身。一、起源2007年秋季学期的第一周，MarcoCarmosino拖着自己去上了一堂数学课，这是马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学专业学生的必修课。Carmosino是一位大二学生，他当时正在考虑退学去设计视频游戏游戏。上课的教授提出了一个简单的问题，而这个问题将改变他的人生轨迹：你怎么知道数学真的有用
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2月6日消息，微软当地时间5日发布新闻稿宣布与多家新闻机构展开多项基于生成式AI的合作。微软表示，其使命是确保新闻编辑室在今年和未来拥有创新。通过这次官宣的项目，微软将帮助新闻机构识别、完善使用AI进行新闻采编、业务实践的程序及政策，并辅助培训新一代记者：指导其如何“最佳”利用AI，并寻找AI辅助完成高效业务的方式，“造福后代”。据介绍，微软将与新闻机构Semafor合作，利用AI工具协助记者进行研究、来源发现、翻译等工作，通过“SemaforSignals”工具来帮助记者向读者提供“多样化”“可信”的当
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今天，GitHub为所有AdvancedSecurity（GHAS）许可用户推出了全新的“代码扫描”功能（预览版），旨在帮助用户在GitHub代码中发现潜在的安全漏洞和编码错误。这一新功能能够利用Copilot和CodeQL来检测您的代码中潜在的漏洞或错误，并对它们进行分类和确定修复的优先级。需要特别注意的是，“代码扫描”将耗费GitHubActions的分钟数。根据介绍，"代码扫描"不仅可以预防开发者引入新问题，还能够根据特定日期和时间，或存储库发生特定事件（如推送）时触发扫描。如果AI发现你的代码中可
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在大数据时代，数据科学覆盖了从数据中挖掘见解的全周期，包括数据收集、处理、建模、预测等关键环节。鉴于数据科学项目的复杂本质以及对人类专家知识的深度依赖，自动化在改变数据科学范式方面拥有极大的发展空间。随着生成式预训练语言模型的兴起，让大语言模型智能体处理复杂任务变得越来越重要。传统的数据处理和分析通常需要依赖专业数据科学家进行，这既费时又费力。但如果我们能够利用大型语言模型智能体来扮演数据科学家的角色，那将为我们带来更高效的洞察和分析，同时也可能开启前所未有的工业模式和研究范式。这样一来只要给定数据任务需
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1、人类级别的人工智能能力到了2030年，人工智能有望达到人类的智力水平，这是该领域的一个巨大飞跃。这一里程碑将为人工智能系统带来前所未有的机会，使其能够与人类相当的认知水平执行任务。各行业将会证明人工智能驱动的决策、问题解决和创造力，从而显著提高生产力和效率。2、人工智能与人类的合作到了2030年，人工智能与人类之间的协同作用有望达到新的高度，改变我们的工作方式以及与技术互动的方式。人工智能将超越单纯的工具，成为私人助理、导师、治疗师，甚至代表。这种合作将增强人类能力，促进创新，并推动从医疗保健和教育到
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绝了，为了训练AI模型，一位纽约州立大学的教授，竟然把类似GoPro的相机绑在了自己女儿头上！虽然听起来不可思议，但这位教授的行为，其实是有据可循的。要训练出LLM背后的复杂神经网络，需要海量数据。目前我们训练LLM的过程，一定是最简洁、最高效的方式吗？肯定不是！科学家们发现，蹒跚学步的人类儿童，大脑就像海绵吸水一样，能迅速形成一个连贯的世界观。虽然LLM时有惊人的表现，但随着时间的推移，人类儿童会比模型更聪明、更有创造力！儿童掌握语言的秘密如何用更好的方法训练LLM？科学家们苦思不得其解之时，人类幼崽让
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一般而言，训练神经网络耗费的计算量越大，其性能就越好。在扩大计算规模时，必须要做个决定：是增多模型参数量还是提升数据集大小——必须在固定的计算预算下权衡这两项因素。增加模型参数量的好处是可以提高模型的复杂度和表达能力，从而更好地拟合训练数据。然而，过多的参数可能导致过拟合，使得模型在未见过的数据上表现不佳。另一方面，扩大数据集大小可以提高模型的泛化能力，减少过拟合问题。我们告诉你们：只要能适当分配参数和数据，就能在固定计算预算下实现性能最大化。之前已有不少研究探索过神经语言模型的Scalinglaw，而这
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编辑|绿罗就像随风扩散、扑面而来的花香，材料中的原子与分子也在进行着它们的「扩散」。材料中的分散决定了沉淀、新相形成和微观结构演化的动力学，并强烈影响机械和物理性能。成分复杂的材料固有的化学复杂性，给原子扩散建模和化学有序结构的形成带来了挑战。在这方面，加州大学的研究人员提出了一种神经网络动力学（NNK）方法，用于预测成分复杂材料中的原子扩散，并由此产生的微观结构演化。该框架基于高效的晶格结构和化学表征，结合人工神经网络，能够精确预测所有依赖于路径的迁移势垒和单个原子跳跃。可扩展的NNK框架为探索隐藏着非
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重写后的文字内容：11月14日，安培龙宣布收到一家国内领先的新能源汽车企业的项目中标通知书，确认公司将为该客户供应EHB制动系统压力传感器（玻璃微熔压力传感器）。该项目生命周期预计为5年。为满足市场需求和优化生产计划，客户将每年进行年度竞标。首批中标订单预计从2025年第一季度开始批量交付，周期为1年。总金额约为4020万元。此次中标表明客户认可安培龙的研发能力、供应链能力和产品质量。这对于拓展公司车规级玻璃微熔压力传感器的市场具有重要意义。本次中标预计不会对公司2024年业绩产生重大影响。后续订单转化顺
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国家发展改革委环资司副司长文华在《联合国气候变化框架公约》第29次缔约方大会(COP29)的“节能降碳中国行动”主题边会上透露，中国已建立起全球规模最大、最为完善的新能源产业链。文华指出，中国已构建起全球最系统、最全面的碳减排政策体系，能源转型取得显著成效。风电和太阳能发电的总装机容量提前六年多实现对国际承诺的目标。产业结构优化升级，中国已建成全球规模最大、最完善的新能源产业链。建筑和交通领域的绿色转型步伐加快。城镇新建建筑中，绿色建筑面积占比超过90%。2024年，新能源汽车年产量突破1000万辆。资源
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重写后的文字内容：1.合力泰科技股份有限公司（简称“合力泰”）发布公告，称福州中院已受理公司及子公司江西合力泰的重整申请，并指定合力泰清算组为管理人。法院受理重整的原因是公司无法清偿到期债务，且资产不足以清偿全部债务。但法院认为公司主营业务仍具发展前景，因此决定受理重整。2.合力泰股票已于2024年5月6日被实施退市风险警示，并将于2024年11月25日叠加实施退市风险警示，日涨跌幅限制为5%。3.合力泰发布公告称，已与杭州骋风而来数字科技有限公司、四川发展证券投资基金管理有限公司、北京智路资产管理有限公
