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代理式 AI 使用復(fù)雜的推理和迭代規(guī)劃來(lái)自主解決復(fù)雜的多步驟問(wèn)題。

面對(duì)核心市場(chǎng)的下滑，意法半導(dǎo)體在電動(dòng)汽車(chē)、AI數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域積極布局。短期陣痛之下，意法半導(dǎo)體如何為長(zhǎng)期增長(zhǎng)鋪路？ 2024年第三季度，意法半導(dǎo)體(ST)實(shí)現(xiàn)了32.5億美元的收入，位于預(yù)期區(qū)間的中位數(shù)，同比下降26.6%。意法半導(dǎo)體本季度毛利率為37.8%，與去年同期的47.6%相比有顯著下降，凈利潤(rùn)為3.51億美元，同比下降約53%。 ▲圖源：ST Q3財(cái)報(bào)文件 ST的營(yíng)收下降主要因工業(yè)和汽車(chē)市場(chǎng)需求減弱所致，尤其是工業(yè)市場(chǎng)同比減少超過(guò)50%，汽車(chē)市場(chǎng)

2023年以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型橫空出世，它的出現(xiàn)標(biāo)志著自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了重大突破。它在文本生成、對(duì)話系統(tǒng)和語(yǔ)言理解等方面展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力，為人工智能技術(shù)的發(fā)展開(kāi)辟了新的可能性。同時(shí)，人工智能技術(shù)正在進(jìn)入各種應(yīng)用領(lǐng)域，在智慧城市、智能制造、智慧醫(yī)療、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

下面是一個(gè)關(guān)于使用Python在幾行代碼中分析城市輪廓線的快速教程。

作者：京東物流 李雪婷 一、什么是 Prompt Engineering？ 想象一下，你在和一個(gè)智能助手聊天，你需要說(shuō)出非常清晰和具體的要求，才能得到你想要的答案。Prompt Engineering 就是設(shè)計(jì)和優(yōu)化與AI對(duì)話的“提示詞”或“指令”，讓AI能準(zhǔn)確理解并提供有用的回應(yīng)。 Prompt Engineering 主要包括以下幾個(gè)方面： 1.明確目標(biāo)：希望AI完成什么任務(wù)。例如：寫(xiě)一篇文章，回答一個(gè)問(wèn)題，進(jìn)行一次對(duì)話？ 2.設(shè)計(jì)提示詞：設(shè)計(jì)出具體的提示詞，提示詞應(yīng)該盡量簡(jiǎn)潔明了，包含所有

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我們很高興地發(fā)布 Google AI Edge Torch，可將 PyTorch 編寫(xiě)的模型直接轉(zhuǎn)換成 TFLite 格式 (.tflite)，且有著優(yōu)異的模型覆蓋率和 CPU 性能。TFLite 已經(jīng)支持 Jax、Keras 和 TensorFlow 編寫(xiě)的模型，現(xiàn)在我們加入了對(duì) PyTorch 的支持，進(jìn)一步豐富了框架選擇。

眾所周知，在大型模型訓(xùn)練中，通常采用每臺(tái)服務(wù)器配備多個(gè)GPU的集群架構(gòu)。在上一篇文章《高性能GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（上篇）》中，我們對(duì)GPU網(wǎng)絡(luò)中的核心術(shù)語(yǔ)與概念進(jìn)行了詳盡介紹。本文將進(jìn)一步深入探討常見(jiàn)的GPU系統(tǒng)架構(gòu)。