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30歲華裔創(chuàng)業(yè)者郭露西以12.5億美元身家成為全球最年輕白手起家女性億萬富豪。她22歲聯(lián)合創(chuàng)辦AI數(shù)據(jù)標(biāo)注公司Scale AI,雖兩年后退出但仍保留5%股份,隨著公司估值從138億躍升至250億美元,其持股市值達(dá)12.5億。郭露西隨后創(chuàng)立創(chuàng)作者平臺Passes,吸引鄧恩、奧尼爾等名人入駐,估值1.5億美元。這位舊金山灣區(qū)華裔二代從卡內(nèi)基梅隆大學(xué)輟學(xué)創(chuàng)業(yè),其財富軌跡印證了人工智能時代的技術(shù)紅利。作為全球僅有的六位40歲以下白手起家女性億萬富豪之一,她表示"仍需保持清醒",繼續(xù)在AI與內(nèi)容經(jīng)濟交叉領(lǐng)域書寫新的財富傳奇。
黑群暉、TureNAS、Unraid之類的NAS系統(tǒng),遠(yuǎn)程訪問一直是比較麻煩的事情。之前嘗試過ZeroTier、TailScale速這些組網(wǎng)工具,但是由于主服務(wù)器在海外,也沒有在國內(nèi)正式運營,導(dǎo)致使用官方服務(wù)的體驗一言難盡,容易遇到高延遲、訪問速度非常慢的問題最近ZeroTier還縮水了免費服務(wù),所以對比了各個方案之后,目前還是選了貝銳蒲公英。相較于ZeroTier、TailScale這些海外的組網(wǎng)方案,貝銳蒲公英由于服務(wù)器在國內(nèi),穩(wěn)定性方面表現(xiàn)肯定是更加優(yōu)秀的,特別是在P2P直連無法建立時,啟用StarNet網(wǎng)絡(luò)加速,貝銳蒲公英依然能夠提供順暢的中轉(zhuǎn)傳輸效果,解決了ZeroTier、TailScale最令人頭大的問題。
提高數(shù)據(jù)數(shù)量、安全和多樣性,對提升大模型性能,推動產(chǎn)業(yè)落地至關(guān)重要。記者從2024Incluison·外灘大會上了解到,螞蟻數(shù)科發(fā)布新一代數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)品,向企業(yè)客戶提供AI驅(qū)動的全流程數(shù)據(jù)服務(wù)。A是指AI服務(wù),以AI技術(shù)重構(gòu)升級風(fēng)控、營銷等場景效率,助力企業(yè)在大模型時代建立競爭優(yōu)勢;B是指區(qū)塊鏈服務(wù),通過科技構(gòu)建產(chǎn)業(yè)信任,提升數(shù)字化協(xié)作效率,加速數(shù)據(jù)資產(chǎn)流通;C是指云服務(wù),幫助企業(yè)邁入數(shù)字化「上云」階段,打造更強大的科技引擎。
大模型領(lǐng)域著名數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺ScaleAI宣布完成10億美元的F輪融資,公司估值達(dá)138億美元,成為該領(lǐng)域獨角獸。此輪融資由Accel領(lǐng)投,亞馬遜、英特爾、AMD、思科、Meta、ServiceNow、老虎全球基金等全球知名公司跟投。ScaleAI的產(chǎn)品服務(wù)包括圖像和視頻標(biāo)注、三維點云標(biāo)注、自然語言文本標(biāo)注以及數(shù)據(jù)清洗和分類等,為客戶提供了一系列的工具和服務(wù),幫助管理和監(jiān)控標(biāo)注項目,并提供自動化功能,如自動質(zhì)量控制和標(biāo)注結(jié)果的審核。
FouriScale是一款可以從預(yù)訓(xùn)練的擴散模型生成高分辨率圖像的工具。它通過創(chuàng)新的、無需訓(xùn)練的方法,結(jié)合膨脹技術(shù)和低通操作的方法,成功實現(xiàn)了靈活處理各種寬高比文本到圖像生成。想要了解更多關(guān)于高分辨率圖像生成工具FouriScale的使用方法,請訪問FouriScale官方網(wǎng)站。
香港中文大學(xué)和商湯科技聯(lián)合實驗室的研究人員提出了一種名為FourieScale的新方法,用于改善利用預(yù)訓(xùn)練擴散模型生成高分辨率圖像的效果。隨著擴散模型在生成式模型中的應(yīng)用日益普遍,傳統(tǒng)問題是生成超出訓(xùn)練分辨率的圖像時會出現(xiàn)模式重復(fù)和人工偽影的情況。這一研究成果為圖像生成技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法,值得關(guān)注。
來自香港中文大學(xué)-商湯科技聯(lián)合實驗室等機構(gòu)的研究者們提出了FouriScale,旨在通過一種全新方法實現(xiàn)生成圖像的尺寸和分辨率自由。擴散模型因其卓越的性能,已逐漸超越GAN和自回歸模型,成為生成式模型的主流選擇。定量和定性的實驗對比表明,F(xiàn)ouriScale能夠在不同預(yù)訓(xùn)練模型,不同分辨率下都能夠保證更高的圖像生成質(zhì)量。
戴爾科技推出全新全閃存PowerScaleF210和PowerScaleF710,AI就緒數(shù)據(jù)平臺加速AI創(chuàng)新為實現(xiàn)AI愿景,去年12月,戴爾科技宣布正在研發(fā)先進的存儲技術(shù),為客戶提供AI優(yōu)化的基礎(chǔ)架構(gòu)。戴爾科技宣布推出適用于全閃存產(chǎn)品的兩個新節(jié)點——DellPowerScaleF210和F710。關(guān)于戴爾科技集團戴爾科技集團致力于幫助企業(yè)和個人構(gòu)建數(shù)字化未來,改進他們的工作、生活和娛樂方式,為客戶提供面向數(shù)據(jù)時代全面和創(chuàng)新的產(chǎn)品、技術(shù)、解決方案及服務(wù)組合。
DellPowerScale文件存儲在功能強大的NVIDIADGXSuperPOD基礎(chǔ)架構(gòu)中提升AI工作負(fù)載性能。歡迎來到生成式人工智能時代,創(chuàng)新與效率相得益彰,并且充滿無限可能。[1]基于戴爾科技集團的內(nèi)部分析,2024年3月。
擴散模型中,UNet的longskipconnection上的scaling操作被證實能夠穩(wěn)定模型訓(xùn)練。在一些流行的擴散模型中,如Imagen和Score-basedgenerativemodel中,已經(jīng)觀察到設(shè)置scaling系數(shù)可以有效加速模型的訓(xùn)練過程。最近的一些后續(xù)工作也進一步驗證了skipconnection上scaling的重要性,為這一領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思路和方向。