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存内计算开发者 9小时前
Coze玩转ChatGPT-4，存算解决大模型算力需求
白嫖ChatGPT4,字节跳动Coze上线，定制化个人AI Bot，解析大模型背后的算力支持。
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话题广场
存内计算开发者 12小时前
存内计算社区-大模型玩家招募
打造专属于自己的大模型，根据个人需求定制化AI Bot, 一键玩转coze，成为大模型头号玩家。
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存内训练营
存内计算开发者 2天前
微软ML Copilot框架释放机器学习能力
MLCopilot和存内计算在支持机器学习方面相辅相成：MLCopilot通过知识驱动的推理，提供了一种软件层面的解决方案，而存内计算则从硬件层面提升了计算效率。
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存内计算加速大模型
存内计算开发者 2天前
存内计算社区-社区成员进阶全新公告
存内社区社区成员进阶全新公告来了，存内布道师，特邀评审专家，存内计算大使，学习标兵/问答标兵，总有适合你的，做任务升级拿好礼，
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存内训练营
存内计算开发者 3天前 加入存内社区，参与课程学习
2024存内社区公开课上线-从底层算力角度，带你入门大模型，这才是开发者该学的课程
本系列课程从当下大模型出发，揭开底层支撑的算力秘密，transformer架构有多牛，大模型的前世今生，更有大模型开发者联动开课.参与课程活动，积分好礼在等你
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存内训练营
一键难忘 特邀评审专家
全栈领域优质创作者
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3天前 加入存内社区！开启AIGC，大模型，存内计算等相关主题撰文！
Coze自定义赛博风格Bot-图片生成操作指南
Coze Coze是由字节跳动推出的一个AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台，旨在帮助用户快速创建各种类型的聊天机器人、智能体、AI应用和插件，并将其部署在社交平台和即时聊天应用程序中，如Discord、WhatsApp、Twitter、飞书、微信公
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话题广场
存内计算开发者 5天前
ISSCC论文解读：“闪电”数模混合存内计算，适应transformer和CNNs架构
论文解析：ISSCC 2024 34.4：介绍了一种形似“闪电”的数模混合存内计算宏结构，其具有压缩的加法树（也即近似加法树）与用于Transformer和CNNs的模拟存储量化器。
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存内计算加速大模型
存内计算开发者 5天前
开发者日报2024/4/23
Hugging Face 推出 8B 视觉大模型 Idefics2；英特尔推出新款人工智能芯片Gaudi 3
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开发者日报
存内计算开发者 04-18
超越GPT-4V，苹果多模态大模型上新,神经网络形态加速MLLM(一）
在多模态大模型的发展中，算力是多模态大模型遇到的挑战之一。以 Meta 的 OPT-175B 为例，他们在训练过程中使用了 992 张显存为 80G 的 NVIDIA A100 GPUs。
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存内计算加速大模型
存内计算开发者 04-18
存内计算对大语言模型推理的加速
大语言模型的表现往往遵循扩展法则，但是对于某些能力，只有当语言模型规模达到某一程度才会显现，这些能力被称为“涌现能力”，代表性的涌现能力包括三点：其一是具备上下文学习能力，可以通过完成输入文本的词序列来生成测试实例的预期输出，而无需额外的训练。
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存内计算加速大模型
存内计算开发者 04-18
字节Coze实现多Agent模式，文内在线体验，实时给产品经理提需求
多Agent模式背后的算力需求通常较高，因为需要同时处理来自多个智能体的任务和数据。存内计算作为一种新兴的计算架构，能够在存储器阵列内完成逻辑运算，避免存储器和处理器之间频繁的数据搬移操作，从而提升算力，降低功耗。
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存内计算加速大模型
一键难忘 特邀评审专家
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04-18
探索存内计算—基于 SRAM 的存内计算与基于 MRAM 的存算一体的探究
随着信息技术的迅猛发展，存算一体技术逐渐成为计算领域的研究热点。在这一领域，基于SRAM（静态随机存取存储器）和MRAM（磁性随机存取存储器）的存内计算和存算一体架构日益受到重视，为计算性能和能效带来了新的可能性。本文将深入探讨这两种技术的原理、优势
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存内计算入门
一键难忘 特邀评审专家
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04-18
使用Coze大模型自定义BOT模型—以重生爽文生成器为例
Coze大模型 Coze大模型是字节跳动在海外市场推出的一款创新型的AI聊天机器人和应用程序开发平台。这个平台的主要目标是帮助用户快速创建、调试和优化AI聊天机器人应用程序，以满足不同场景和需求。 首先，Coze大模型提供了强大的插件系统，集成了超过
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一键难忘 特邀评审专家
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04-17
AI大模型基础技术—神经网络和机器学习【云驻共创】
原文：什么是神经网络和机器学习？【云驻共创】-CSDN博客 什么是神经网络和机器学习？ 一.背景 在当今数字化浪潮中，神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱，推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而，对于初学者和专业
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AI时代前瞻
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04-17
大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】
原文：大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】_大模型学习路径-CSDN博客 🐲本文背景 近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，大模型已经成为学术界和工业界的热门话题。大模型具有数亿到数十亿的参数，这使得它们在处理复杂任务时表现得更为出色，
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AI时代前瞻
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04-17
玩转大模型行业应用，且看盘古大模型全栈工程能力展身手【云驻共创】
原文：玩转大模型行业应用，且看盘古大模型全栈工程能力展身手【云驻共创】_大模型在工程管理领域的应用-CSDN博客 AI技术在金融和工业领域的应用不断扩展，促进了金融行业的数字化转型和产业升级。AI提供了专属财富管家和工业范式的解决方案，在金融领域的应
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04-17
新兴存内计算芯片架构、大型语言模型、多位存内计算架构——存内计算架构的性能仿真与对比分析探讨
一.大型语言模型（LLM） 近年来，基于注意力机制的大型语言模型（LLM）已经取得了令人瞩目的成功。这些模型的尺寸在不断增长，每两年增长240倍，而相应的计算需求则增长了近750倍。然而，硬件的发展速度已经接近物理极限，进入了技术发展的瓶颈期。传统的
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存内计算入门
存内计算开发者 04-15
开发者日报 2024/4/15
苹果发布多模态语言大模型MLLM，超越GPT-4V，清华太极光芯片登上Science,或成大模型训练推理算力支持之一；
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开发者日报
存内计算开发者 04-15
字节Coze实现多Agent模式，文内在线体验，实时给产品经理提需求
多Agent模式背后的算力需求通常较高，因为需要同时处理来自多个智能体的任务和数据。存内计算，作为一种新兴的计算架构，能够在存储器阵列内完成逻辑运算，避免存储器和处理器之间频繁的数据搬移操作，从而提升效率。
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AI时代前瞻
存内计算开发者 04-15
论文详解：字节万卡集群训练大模型，算力利用率达55.2%
我们介绍了MegaScale的设计、实现和工程经验，这是一个用于训练大语言模型（LLMs）的生产系统，其规模超过10,000个GPU。在这个规模上训练LLMs带来了前所未有的训练效率和稳定性挑战。
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AI时代前瞻
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首个存内开发者社区，是整合产学研各界资源优势，搭建的学习与实践平台，提供存内架构学习，平台算法部署实践，存内计算线下训练以及AI时代大模型追踪，从理论到实践，供开发者体验未来第三极算力架构。
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