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  • 热度 1
    2024-4-8 17:20
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    近年来,光通信产业的发展势头很猛。 在5G、宽带中国、东数西算等国家战略的持续刺激下,国内光通信技术取得了巨大突破,光基础设施也有了质的飞跃。 特别是今年,AIGC大模型爆火,智算和超算崛起,更是带动了光通信的新一波发展热潮。骨干网400G即将全面落地,数据中心800G和1.6T也跃跃欲试。 光通信演进的挑战 在信息时代,光通信作为数据传输的主要手段,其重要性不言而喻。它以光速传递信息,为我们的互联网生活提供了坚实的基础。然而,随着技术的不断进步和数据需求的日益增长,光通信技术也面临着前所未有的挑战。 一、技术挑战 信号衰减与噪声 :光信号在传输过程中会受到衰减和各种噪声的影响,这限制了传输距离和数据速率。为了克服这一问题,需要开发更高效的光放大器和更先进的信号处理算法。 波分复用技术 :随着波分复用(WDM)技术的应用,单一光纤中可以传输更多的数据流。但这也带来了波长管理和信道隔离的复杂性,需要精确的波长控制和滤波技术。 光模块的集成与小型化 :为了满足设备小型化的需求,光模块必须实现更高的集成度。这要求在保持性能的同时,减小光模块的体积和功耗。 二、经济挑战 成本问题 :尽管光通信技术具有巨大的优势,但高昂的设备成本和维护费用仍然是普及的障碍。降低成本,使光通信技术更加亲民,是行业迫切需要解决的问题。 投资回报 :光通信网络的建设需要巨额的初期投资,而且回报周期较长。如何平衡投资与回报,吸引更多的资金投入,是一个经济上的挑战。 三、环境挑战 能耗问题 :数据中心的能耗问题日益突出,光通信系统的能效比成为关注的焦点。开发低能耗的光通信技术,减少对环境的影响,是行业的责任。 可持续发展 :随着全球对环保的重视,光通信技术也需要符合可持续发展的要求。这包括使用环保材料、减少废弃物和循环利用资源。 我们就以光模块为例。 作为光网络的关键器件,也是用得最多的器件,光模块一直以来都是行业关注的焦点。它的功耗和价格,和用户采购意愿息息相关。 早在2007年的时候,一个万兆(10Gbps)的光模块,功率才1W左右。 随着40G、100G、400G、800G的迭代,光模块的功耗一路飙升,直逼30W。 要知道,一个交换机可不止一个光模块。满载的话,往往就有几十个光模块(假如有48个,就是48×30=1440W)。 一般来说,光模块的功耗大约占整机功耗的40%以上。这就意味着,整机的功耗极大可能会超过3000W。 光通信设备的能耗激增,也给整个数据中心的能耗及成本带来了巨大的压力,极不利于通信网络的双碳目标。 为了解决光通信速率攀升带来的能耗问题,行业进行了大量的技术探索。 去年很火的CPO,就是解决方案之一。 (CPO(Co-Packaged Optics)是一种光通信技术,它通过将光模块和CMOS芯片共同封装在一起,实现了更低的功耗、更小的体积和更快的传输速率。这种技术主要用于数据中心领域,特别是在高性能计算和大型AI模型的应用中,能够有效提高数据传输效率并解决通信带宽的瓶颈问题。CPO技术的发展预计将从800G和1.6T端口开始,于2024至2025年开始商用,2026至2027年开始规模上量,主要应用于超大型云服务商的数通短距场景。简而言之,CPO是光通信领域的一项重要技术进步,它有助于推动数据中心向更高效率和更低功耗的方向发展。) 今年,在CPO之外,行业又提出了一个新方案,这就是——LPO。 什么是LPO LPO(Linear-drive Pluggable Optics,线性驱动可插拔光模块) 从名字可以看出,它是一种光模块封装技术。 所谓“可插拔(Pluggable)”,我们平时看到的光模块,都是可插拔的。 如下图所示,交换机上有光模块的端口,把对应的光模块插进去,就能插光纤了。如果坏了,也可以换。 LPO强调“可插拔”,是为了和CPO方案相区分。CPO方案里,光模块是不可以插拔的。光模块(光引擎)被移动到了距离交换芯片更近的位置,直接“绑”在一起了。 那么,LPO和传统光模块的关键区别,就在于线性驱动(Linear-drive)了。 所谓“线性驱动”,是指LPO采用了线性直驱技术,光模块中取消了DSP(数字信号处理)/CDR(时钟数据恢复)芯片。 问题来了——什么是线性直驱呢?DSP发挥什么作用?为什么可以被取消?取消之后,会带来什么影响? 这里,我们还是先从光模块的基本架构开始讲起。 光模块传输,就是电信号变成光信号,光信号又变成电信号的过程。 在发送端,信号经过数模转换(DAC),从数字信号变成模拟信号。在接收端,模拟信号经过模数转换(ADC),又变成数字信号。 一顿操作下来,得到的数字信号就有点乱,有点失真。这时候,需要DSP,对数字信号进行“修复”。 DSP就是一个跑算法的芯片。它拥有数字时钟恢复功能、色散补偿功能(去除噪声、非线性干扰等因素影响),可以对抗和补偿失真,降低失真对系统误码率的影响。 (注意:DSP这个东西,也不是所有的传统光模块都有。但是,在高速光模块中,对信号要求高,所以基本需要DSP。) 除了DSP之外,光模块中主要的电芯片还包括激光驱动器(LDD)、跨阻放大器(TIA)、限幅放大器(LA)、时钟数据恢复芯片(CDR,Clock and Data Recovery)等。 CDR也是用于数据还原。它从接收到的信号中提取出数据序列,并且恢复出与数据序列相对应的时钟时序信号,从而还原接收到的具体信息。 DSP的功能很强大。但是,它的功耗和成本也很高。 例如,在400G光模块中,用到的7nm DSP,功耗约为4W,占到了整个模块功耗的50%左右。 从成本的角度来看,400G光模块中,DSP的BOM(Bill of Materials,物料清单)成本约占20-40%。 LPO方案,就是把光模块中的DSP/CDR芯片干掉,将相关功能集成到设备侧的交换芯片中。 光模块中,只留下具有高线性度的Driver(驱动芯片)和TIA(Trans-Impedance Amplifier,跨阻放大器),并分别集成CTLE(Continuous Time Linear Equalization,连续时间线性均衡)和EQ(Equalization,均衡)功能,用于对高速信号进行一定程度的补偿。 如下图所示: LPO技术的优势解析 在光通信技术迅猛发展的今天,LPO技术的出现被视为行业的一次重要革新。它通过线性直驱技术和可插拔设计,为数据中心和高速网络连接提供了新的解决方案。LPO技术的核心优势包括: 低功耗 :LPO技术通过去除传统光模块中的DSP(数字信号处理)和CDR(时钟数据恢复)芯片,显著降低了光模块的功耗。这对于构建低能耗的数据中心和网络环境具有重要意义。 低成本 :没有了DSP,光模块的BOM(Bill of Materials,物料清单)成本大大降低。这使得高速光通信技术的普及和应用成本更加可控。 低时延 :LPO技术减少了信号处理的环节,从而降低了数据的传输时延。这一点对于AI计算和超级计算场景尤为重要,因为它们对时延的要求极为苛刻。 易维护 :与CPO(Co-Packaged Optics)相比,LPO强调可插拔性。这使得光模块在维护和升级时更加方便,支持热插拔,简化了光纤布线和设备维护。 LPO技术的应用前景 LPO技术的优势使其在数据中心内部以及短距离高速网络连接中具有广泛的应用潜力。随着技术的成熟和标准化,LPO有望在更广泛的场景中得到应用,特别是在AI和机器学习模型训练的数据中心,LPO技术可以提供高效率和低成本的数据传输解决方案。 LPO技术面临的挑战 LPO技术作为一种新兴的光模块技术,其设计理念在于通过简化光模块内部的电路设计,减少功耗,降低成本,同时提供可插拔的便利性。然而,尽管LPO技术具有明显的优势,它在推广和应用过程中仍然面临着一系列挑战。 一、技术挑战 通信距离限制 :由于LPO技术去除了DSP芯片,这可能限制了光模块的通信距离,使其更适用于短距离连接。如何在保持低功耗和低成本的同时,扩展通信距离,是LPO技术需要解决的问题。 信号处理能力 :没有了复杂的信号处理芯片,LPO光模块在处理信号失真和噪声方面的能力可能会受到影响。因此,需要开发新的技术来保证信号的质量和稳定性。 热管理 :尽管LPO技术减少了功耗,但在高速传输下,热管理仍然是一个挑战。如何有效地散热,保证光模块的长期稳定运行,是设计者需要考虑的问题。 二、市场挑战 标准化和兼容性 :LPO技术的标准化工作还处于初期阶段,这可能影响其在市场上的推广。此外,LPO光模块需要与现有的网络设备兼容,这要求制定统一的接口和协议标准。 市场接受度 :作为一种新技术,LPO需要时间来获得市场的认可。如何让用户理解LPO的优势,并促使他们接受和采用,是一个市场推广的挑战。 生态系统建设 :LPO技术的发展不仅需要光模块制造商的支持,还需要整个产业链的配合。如何构建一个完整的LPO技术生态系统,是实现其商业成功的关键。 LPO技术的未来发展前景广阔,但要实现这一前景,就必须克服上述挑战。这需要光通信行业的共同努力,包括科研人员、工程师、标准化组织和市场营销团队的协作。只有这样,LPO技术才能在光通信领域取得实质性的进展。 LPO的产业化进展 LPO方案其实之前就有企业提出过,但是因为技术限制,没有做出什么成果。 今年的OFC大会上,LPO再次被提出,很快成为行业关注的焦点。 AWS、Meta、Microsoft、Google等都表示了对LPO的兴趣。许多光通信巨头也在研发方面投入了资源。目前高线性TIA及驱动器的主要供应商有Macom、Semtech、 Maxlinear等。 根据预测,到2024年将实现大规模商业化。该行业较为乐观的推断,未来LPO可以占据市场份额的一半。较为保守的推断,到2026年,CPO/LPO的比例将达到30%左右。 LPO方案产品推荐 随着人工智能技术的飞速发展,数据中心对于高速率、低功耗的光模块需求日益增长。ADOP家的产品正是基于这一需求,采用了创新的LPO(线性驱动可插拔光模块)方案,以其低功耗、低延迟的特性,在行业内引起了广泛关注。 LPO技术通过线性直驱技术替换传统的DSP(数字信号处理器),在保持系统误码率和传输距离的同时,实现了系统功耗和延迟的显著降低。这一技术不仅适用于数据中心等短距离传输场景,而且在AI计算中心的应用中也显示出巨大的潜力。 ADOP - 前沿光学科技有限公司 ADOP公司,全称前沿(深圳)光学科技有限公司,是一家位于深圳的高科技企业,专注于光学技术的创新。自2013年成立以来,ADOP已经在全球范围内部署了其品牌,并拥有多项知识产权和专利。公司提供专业的光互联平台和光学器件等产品,其安赛波(EDGE)系统能够满足5G、量子加密、数据中心等场景的需求,具有高速率、低延时、全覆盖、低功耗等特点。 ADOP公司以市场为中心,重视场景应用,致力于为客户提供高价值回报的光学产品和技术。公司的宗旨是“ 前沿驱动创新,光学创造未来 ”,展现了其对光学科技未来发展的追求和贡献。 结语 LPO是一种平衡和妥协的技术。它适应特定的应用场景(短距离),放弃了DSP/CDR,从而导致性能的轻微损失(BER差)。然而,它也减少了电力消耗,成本和延迟。虽然它比CPO出现得晚,但它的部署速度可以做到比CPO快。它的优点和缺点同CPO相比如下:
  • 2024-3-22 10:24
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    一加Ace 3V的璀璨登场,犹如黎明的第一缕曙光,预示着AI手机普及的新纪元的到来。这款手机不仅仅是一台通信工具,更是智能科技的璀璨结晶,它赋予了手机前所未有的智慧与灵魂。从此,人工智能与我们的日常生活紧密相连,共同书写着科技与生活相互融合的美好篇章。一加Ace 3V的发布,不仅是技术进步的体现,更是对未来生活方式的探索与引领。这款手机不仅具备旗舰级的性能,更将AI技术深度融入其中,为年轻人带来前所未有的智能体验。 在外观设计上,一加Ace 3V展现出极高的工艺水准。它采用了全新的“一”字型Deco设计,简约而高级。更值得一提的是,它全面淘汰了塑料后盖,采用了同档罕见的玻璃后盖,手感温润细腻。在色彩上,一加Ace 3V推出了“幻紫银”和“钛空灰”两款独特配色,采用行业首创的金属砂工艺和新一代漫反射玻璃工艺,展现出旗舰级的金属质感。 在性能方面,一加Ace 3V实现了中端手机性能的跨越式升级。它全球首发了第三代骁龙7+移动平台,采用最新8系旗舰同代架构和制程工艺,配合一加自研的“潮汐架构”和全新AI算力模型,实现了高性能与低功耗的平衡共融。此外,它还采用了LPDDR5X+UFS4.0的旗舰内存与闪存配置,提供至高16GB+512GB的大内存版本,确保了流畅的使用体验。 为了保障持续的性能释放,一加Ace 3V搭载了航天级“天工散热系统”,包括中端手机史上最大面积的9140mm“天工散热VC”航天级散热空间结构和航天级散热材料,带来了同档位天花板级别的散热能力。这使得无论是高帧率的多人团战场景,还是高画质的游戏,一加Ace 3V都能游刃有余地应对。 在AI体验方面,一加Ace 3V同样带来了众多突破。基于旗舰同款安第斯大模型(AndesGPT),它拥有诸多旗舰级AI功能,如“AI画师”“AI消除”“AI问答”和“AI用机助手”等。这些功能不仅提升了用户的日常使用效率,更为用户带来了全新的互动体验。 除了强大的性能和AI功能外,一加Ace 3V还在续航屏幕影像等方面带来了旗舰体验的普及。它配备了5500mAh大电池+100W长寿版超级闪充的续航组合,引入了AI续航管理技术,实现了超1.86天的使用时间。同时,它还搭载了一块1.5K旗舰护眼直屏,支持至高120Hz高刷和旗舰级的护眼能力。在影像方面,它采用了索尼5000万像素主摄,配合旗舰同款影像算法,带来了出色的画质表现。 此外,一加Ace 3V还完整搭载了旗舰同款“超级信号工程”,通过独特的天线设计和信号增强技术,确保了游戏通信的流畅性和近场通讯的便利性。它还搭载了ColorOS 14最新版本,带来了百余项功能升级和多项用户呼声较高的功能,让操作体验更加智慧人性化。 发布会还带来了一款全新的TWS耳机一加Buds V。这款耳机具有三款潮流配色和12.4mm巨型动圈单元,提供了震撼的听感体验和人声表现的清晰透彻。此外,一加手机用户还能体验多项专属功能如杜比全景声组合音效自定义触控和极速配对等。 一加Ace 3V 将于 3 月 25 日 10:00 正式开售。 3 月 21 日 20:30 ,一加 Ace 3V 已在 OPPO 商城京东天猫拼多多抖音等平台开启预售,首批购机用户可享限时分期免息限时以旧换新补贴预订限量加赠专属实物赠品限时加赠新机权益大礼包屏碎保买一年赠一年等丰富服务。 具体售价如下: 一加Ace 3V 12GB + 256GB 版本,售价 1999 元; 一加Ace 3V 12GB + 512GB 版本,售价 2299 元; 一加Ace 3V 16GB + 512GB 版本,售价 2599 元; 一加Buds V ,售价 179 元,首销到手仅需 149 元,搭配一加 Ace 3V 购买仅需 139 元。
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    2024-3-20 16:50
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    如果说2023年是全球AI大模型大爆发,图文生成元年的话,那2024年则为AI视频生成和多模态大模型元年。 可以说,从ChatGPT到Sora,AI对每个个人、每个行业的现实影响与改变都在加速发生。 已有业界大佬畅想,Sora的发布预示着机器人领域将迎来广阔发展。 1. AI,作为智能机器人的大脑和灵魂,代表着机器人感知、认知世界并与之交互的“软实力”。 因此,AI技术的每一次技术突破和能力飞跃都将为智能机器人的商业化推进提供更为强大的动力。 2. Sora大模型正好展现了AI对客观世界理解力的跃升。 一如英伟达科学家Jim Fan的评论,Sora不再是创意的“玩具”,而是数据驱动的物理引擎。 OpenAI就Sora的官方技术报告中也明确提出,“通过扩大视频生成模型的规模,我们有望构建出能够模拟物理世界的通用模拟器,这无疑是一条极具前景的发展道路。” 3. 在人形机器人、陪伴机器人等细分领域中,尽管具体的场景和需求不同,但就当前发展来看,皆处于“感知-认知”的技术瓶颈一直没有得到突破的阶段。 它们都需要对服务对象的需求能够正确感知并结合物理世界的规律做出相应的任务执行。 a. 比如,能够感知到一杯水的重量并以合适的力度去抓取和送达; b. 比如,根据服务对象的语言语气等感知到陪伴需求并提供相应的服务等。 感光现象一直追踪机器人领域,艾迈斯欧司朗的不少光电、传感好技术也都赋能其中,未来已来,不同细分机器人行业状况如何?
  • 2024-2-1 11:27
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    数据中心与云端存储新战力 – PCIe 5.0 SSD 随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器学习(Machine Learning, ML)爆炸性的应用如雨后春笋般的出现,代表着数据中心与储存服务器需要更高效能、更低延迟的高速传输需求,以应付海量数据运算存取,对储存容量、储存性能的需求空前高涨。 在市场上,我们也可以观察到PCIe 5.0接口逐渐在系统以及服务器上实际搭载应用,就接口规范数据来看,可以发现到PCIe 5.0的传输速率是前代PCIe 4.0的两倍,基于以上优点,市场上已经开始有厂商发表基于PCIe 5.0协议SSD,作为终端应用的厂商或服务器制造商怎么挑选可靠稳定高性能的SSD成为重大课题。 资料来源: https://pcisig.com/blog/evolution-pci-express-specification-its-sixth-generation-third-decade-and-still-going-strong PCIe 5.0 SSD应用风险与解决方案介绍 验证高速PCIe 5.0 SSD对各家厂商是一个重大挑战。若未经过验证便应用在系统甚至服务器上运作,对追求稳定效率的服务器来说便是一颗不定时炸弹,轻则传输效能低落不符合规格预期,让用户感觉响应延迟;严重地更会发生耐久度不佳、发生当机的风险。 如何确保挑选的SSD可靠稳定高效能? 百佳泰有丰富的SSD验证经验,我们先发与SANBlaze合作,重金引进针对PCIe 5.0 SSD验证平台- SANBlaze RM5。该平台是一款支持热插入和PCIe 5.0 的16个插槽的企业级NVMe测试设备。 该系统具有独特的模块设计,可对应U.2/U.3、M.2以及时下服务器新架构开始导入的EDSFF链接接口的SSD。从下图可以看出, 不论是何种接口、PCIe 3.0~5.0,皆能在SANBlaze RM5平台上进行验证测试服务 。 透过专业的设备提供多样化的验证测试服务,协助SSD厂商完整解决其验证产品,从下列表格可以了解到除了基本的 I/ O command、Performance测试以外,更可以执行UNH/IOL 相关NVMe以及MI验证。当然近期服务器规范新宠儿,OCP验证 1.0以及2.0版皆能提供相关服务。 随着未来版本演进,未来OCP 2.5验证部分一旦发布也能及时提供验证服务。
  • 2024-1-26 15:04
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    CES(International Consumer Electronics Show)是全球最大、最具影响力的消费电子和科技产品展览之一,同时也是 国内科技行业的重要风向标 。每年,CES都吸引着全球领先的科技公司、初创企业和创新者汇聚一堂,展示最新的技术趋势和产品创新。 就在今年的CES展会上,作为世界级领先的工业AR智能眼镜制造商、安宝特AR解决方案的硬件合作伙伴,Vuzix在展会上展示了其旗下新品—— Z100 AR智能眼镜, 这款产品获得了本届CES展会的创新奖,而这也是vuzix第三次获得此项殊荣了。目光回到Z100上,这款新品 旨在助力优化企业员工工作流程,功能强大,而它的重量仅仅只有35g!(相当于一副标准眼镜的重量) “Z100将企业对AR智能眼镜的使用提升到一个新的水平,为员工提供与标准眼镜没有区别的免提可穿戴设备。“——Vuzix总裁兼首席执行官Paul Travers 安宝特AR解决方案 中的硬件产品-M400工业AR智能眼镜也亮相了此次展会现场: 使用M400 AR智能眼镜进行脑部和心脏手术(模拟) M400 这款AR智能眼镜是目前市场上 佩戴最轻便 、性能最强大 的头戴式电脑之一,它拥有宽大的OLED面板显示屏和内置扫描仪的自动对焦摄像头,搭载了超高性能的 高通XR1 的处理器,同时拥有 医疗电气设备EMC安全标准认证 、 IP67级防尘防水认证等 ,能够在医疗远程示教、带教、内窥镜手术、急诊、会诊等领域拥有广泛应用。 不仅仅是医疗,AR眼镜在汽车维修、工厂数字化工作流、远程培训、远程船检、仓储等多个领域都开始展露出其不可或缺的作用, 与其他工业AR眼镜不同的是,M400不仅支持 4K高清视频传输 ,眼镜还使用了安卓原生系统, 具备完整开发SDK , 支持开发者进行二次开发 ,企业可以根据自身需求,开发出自用的软件是完全可以很好地在眼镜上运行的。 对于企业而言,AR技术的应用将为企业带来前所未有的机遇和挑战。企业需要紧跟时代潮流,积极拥抱AR技术,将其应用到自身的经营中,以 提升企业效率、降低成本、增强客户体验 。只有这样,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地! 虽然CES 2024已经落下帷幕,但是属于AR的时代正在悄然来临, AR技术正以其独特的魅力,引领着行业的变革, 我们相信,AR将会成为未来发展的重要引擎,改变世界的面貌。
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    时间: 2024-3-13 13:44
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    上传者: 美格智能
    StateofAIReport2023⼈⼯智能现状报告!人工智能(AI)是科学和工程的多学科领域,其目标是创造智能机器。我们相信,在日益数字化、数据驱动的世界中,人工智能将成为技术进步的力量倍增器。这是因为今天我们周围的一切,从文化到消费品,都是智能的产物。AirStreet已连续第六年发布人工智能现状报告。我们把这份报告视为所见过的最有趣的事情的汇编,目的是引发一场关于人工智能现状及其对未来影响的知情对话。
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    时间: 2024-3-19 13:59
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    AIAgent,它被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。你只需要提供一个目标,比如写一个游戏、开发一个网页,他就会根据环境的反应和独白的形式生成一个任务序列开始工作。就好像是人工智能可以自我提示反馈,不断发展和适应,以尽可能最好的方式来实现你给出的目标。AIAgent是一种超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型(LLM)作为其核心计算引擎,使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之,Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。AIAgent与软件开发AIAgent将使软件架构的范式从面向过程迁移到面向目标。现有的软件(包括APP)通过一系列预定义的指令、逻辑、规则和启发式算法将流程固定下来,以满足软件运行结果符合用户的预期,即用户按照指令逻辑一步一步操作达成目标。这样一种面向过程的软件架构具有高可靠性、确定性。但是,这种面向目标的架构只能应用于垂直领域,而无法普遍应用到所有领域,因此标准化和定制化之间如何平衡也成为SaaS行业面对的难题之一。AIAgent的技术演变史1、SymbolicAgents:在人工智能研究的早期阶段,最主要的方法是符号人工智能,其特点是依赖符号逻辑。这种方法采用逻辑规则和符号表示来封装知识和促进推理过程。它们主要关注两个问题:转换问题和表示/推理问题。这些Agent旨在模拟人类的思维模式。它们拥有明确的、可解释的推理框架,而且由于其符号性质,它们表现出高度的表达能力(这种方法的一个典型例子是基于知识的专家系统)。然而,SymbolicAgent在处理不确定性和大规模现实世界问题时面临着局限性。此外,由于符号推理算法错综复杂,要找到一种能在有限时间内产生有意义结果的高效算法也很有挑战性。2、ReactiveAgents:与SymbolicAgent不同,ReactiveAgent不使用复杂的符号推理。相反,它们主要关注Agent与其Environment之间的交互,强调快速和实时响应。这类Agent的设计优先考虑直接将输入输出进行映射,而不是复杂的推理和符号操作。ReactiveAgent通常需要较少的计算资源,从而能做出更快的反应,但可能缺乏复杂的高层决策和规划能力。3、RL-basedAgents:该领域的主要关注点是如何让Agent通过与环境的交互进行学习,使其在特定任务中获得最大的累积奖励。最初,RL-basedAgent主要基于强化学习算法,如策略搜索和价值函数优化,Q-learning和SARSA就是一个例子。随着深度学习的兴起,出现了深度神经网络与强化学习的整合,即深度强化学习。这使得Agent可以从高维输入中学习复杂的策略,从而取得了众多重大成就(如AlphaGo和DQN)。这种方法的优势在于它能让Agent在未知环境中自主学习,而在学习过程中无需明确的人工干预。这使得它能广泛应用于从游戏到机器人控制等一系列领域。然而,强化学习也面临着一些挑战,包括训练时间长、采样效率低以及稳定性问题,尤其是在复杂的真实世界环境中应用时。4、Agentwithtransferlearningandmetalearning:传统上,训练强化学习Agent需要大量样本和较长的训练时间,而且缺乏泛化能力。因此,研究人员引入了迁移学习来加速Agent对新任务的学习。迁移学习减轻了新任务培训的负担,促进了知识在不同任务间的共享和迁移,从而提高了学习效率、绩效和泛化能力。此外,AIAgent也引入了元学习。元学习的重点是学习如何学习,使Agent能从少量样本中迅速推断出新任务的最优策略。这样的Agent在面对新任务时,可以利用已获得的一般知识和策略迅速调整其学习方法,从而减少对大量样本的依赖。然而,当源任务和目标任务之间存在显著差异时,迁移学习的效果可能达不到预期,并可能出现负迁移。此外,元学习需要大量的预训练和大量样本,因此很难建立通用的学习策略。5、LLM-basedAgent:由于大型语言模型已经展示出令人印象深刻的新兴能力,并受到广泛欢迎,研究人员已经开始利用这些模型来构建AIAgent。具体来说,他们采用LLM作为这些Agent的大脑或控制器的主要组成部分,并通过多模态感知和工具利用等策略来扩展其感知和行动空间。通过思维链(CoT)和问题分解等技术,这些基于LLM的Agent可以表现出与SymbolicAgen相当的推理和规划能力。它们还可以通过从反馈中学习和执行新的行动,获得与环境互动的能力,类似于ReactiveAgent。同样,大型语言模型在大规模语料库中进行预训练,并显示出少量泛化的能力,从而实现任务间的无缝转移,而无需更新参数。LLM-basedAgent已被应用于各种现实世界场景、如软件开发和科学研究。由于具有自然语言理解和生成能力,它们可以无缝互动,从而促进多个Agent之间的协作和竞争。展望AIAgent是人工智能成为基础设施的重要推动力。回顾技术发展史,技术的尽头是成为基础设施,比如电力成为像空气一样不易被人们察觉,但是又必不可少的基础设施,还如云计算等。当然这个要经历以下三个阶段:创新与发展阶段–新技术被发明并开始应用;普及与应用阶段–随着技术成熟,它开始被广泛应用于各个领域,对社会和经济产生深远影响;基础设施阶段–当技术变得普及到几乎无处不在,它就转变成了一种基础设施,已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。几乎所有的人都认同,人工智能会成为未来社会的基础设施。而智能体正在促使人工智能基础设施化。这不仅得益于低成本的Agent软件生产优势,而且因为Agent能够适应不同的任务和环境,并能够学习和优化其性能,使得它可以被应用于广泛的领域,进而成为各个行业和社会活动的基础支撑。
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    时间: 2024-2-24 22:19
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    上传者: 电子阔少
    AIPC专题图文到了2024年,随着结合端侧/个人大型模型的AIPC产品真正出现,我们终于可以在个人办公环境中拥有更智能、更安全的设备。这标志着我们将能够更好地利用AI的潜力,开启一个全新的“生产力时代”。
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    时间: 2024-1-30 15:29
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    今天抽空跟大家讨论一下关于成为AI人工智能算法工程师的条件是什么?众所周知,AI人工智能是当前最热门的技术之一,那么需要掌握哪些技术才能胜任这一职位呢?我们今天就来唠一唠。算法工程师是一个很高端的岗位,要求有很高的数学水平和逻辑思维能力,需要学习高等数学、离散数学Q、线性代数、数据结构和计算机等课程。专业要求:计算机、通信、数学、电子等相关专业。学历要求:本科及其以上学历,大多数都是硕士及其以上学历。语言要求:英语要求熟练,基本上可以阅读国外相关的专业书刊。另外,还必须要掌握计算机相关的知识,能够熟练使用仿真工具MATLAB等,必须要掌握一门编程语言。那算法工程师到底具体需要哪些知识第一个:肯定就是数学和统计学数学和统计学是算法工程师必备的基础知识,要掌握线性代数、概率论、统计学等知识,才能理解和应用各种机器学习算法和模型。第二个:数据结构和算法数据结构和算法是算法工程师必备的知识,需要熟练掌握各种数据结构和算法,如数组、链表、树、图、排序、查找、动态规划等,以便能够设计和实现高效的算法。第三个:编程语言和工具算法工程师需要熟练掌握至少一门编程语言,如Python、C++等,并熟悉常用的开发工具和框架,如Git、JupyterNotebook、PyTorch等。第四个:深度学习深度学习是机器学习的一个子集,常见的深度学习算法包括受限波尔兹曼机、DeepBeliefNetworks、卷积网络、堆栈式自动编码器等。第五个:算法基础算法工程师需要掌握算法基础,包括线性代数、概率论与数理统计、数据结构、算法分析与设计等方面的知识。当然还有很多,在此就不一一列举,主要分为4个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。接下来,我们聊聊大家最关心的薪资这块。算法岗位薪资方面:在前几年,算法岗的薪资确实是比开发岗要高很多,可以称之为红利期。但最近几年,算法和开发岗有趋于拉平的意思,但是相对来说,同级情况下,算法岗还是要高1~2k的样子。领域分类:算法岗位的方向还是很多的,一方面是按技术领域,可以划分为计算视觉(CV),自然语言处理(NLP),AIGC,语音算法等等。另一方面是按行业领域,分成气象、交通、工业。。。等等等等。方向不一样,技术栈相差非常大了。优缺点在薪资方面,算法打赢开发。在难度方面,算法打赢开发。在工作强度方面,开发打赢算法。在岗位数量方面,开发打赢算法。在职业周期长度方面,算法打赢开发。(这也是一些焦虑状态下的程序员对算法岗动心的原因)在职业发展上限方面,算法打赢开发。最后我们来谈谈十大基础算法都有哪些。一、选择排序过程简单描述:首先,找到数组中最小的那个元素,其次,将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次,在剩下的元素中找到最小的元素,将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复,直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。二、插入排序我们在玩打牌的时候,你是怎么整理那些牌的呢?一种简单的方法就是一张一张的来,将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。当我们给无序数组做排序的时候,为了要插入元素,我们需要腾出空间,将其余所有元素在插入之前都向右移动一位,这种算法我们称之为插入排序。三、冒泡排序1、把第一个元素与第二个元素比较,如果第一个比第二个大,则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素,如果第二个比第三个大,则交换他们的位置….四、希尔排序五、归并排序六、快速排序七、计数排序八、桶排序九、基数排序十、堆排序
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    时间: 2024-1-30 12:04
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    上传者: 开心就很好了
    今天给大家讲讲关于AI,打通视觉,NLP,机器学习,深度学习,推荐搜索,AIGC,大模型等等这些当下最热门技术,我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。阶段一:从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学阶段二:从AI核心技术理论体系构建到项目实战:机器学习&深度学习阶段三:构建AI的数据驱动力--数据预处理工程阶段四:AI深度学习框架实战-Pytorch从基础到进阶阶段五:AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战阶段六:AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域阶段七:AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等阶段八:NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战阶段九:AI工程师入行&转化&就业&面试指导首先,我们先来说说什么是人工智能:人工智能(ArtificialIntelligence),简称为AI,是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器,使其具备感知、思考和决策的能力。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支。它的核心目标是让计算机能够理解和生成人类自然语言,这包括了文本、语音等多种形式的人类语言输入输出。机器学习是一门人工智能的科学,其核心在于计算机通过对数据的学习和经验积累来自动提升性能。深度学习是机器学习的一个子领域,它受到人类大脑神经网络的启发,旨在模拟人类的学习过程。生成式人工智能——AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent),是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法,通过已有数据的学习和识别,以适当的泛化能力生成相关内容的技术。大模型是指包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型。接下来,我们讲解环境的安装配置:安装CPU版本PyTorch#创建PyTorch环境condacreate-ntorch2python==3.10#进入环境condaactivatetorch2#安装cpu版本pytorchpipinstalltorch==2.0.0torchvision==0.15.1torchaudio==2.0.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu验证CPU版是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())输出2.0.0+cpuFalseTensor存储的数值Tensor可以用多种方法进行初始化。下面给出例子:直接传数据Tensor可以直接从数据进行创建,数据类型会自动适应。importtorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)print(x_data)使用Numpy数据可以通过Numpy矩阵中进行创建importtorchimportnumpyasnpnp_array=np.array([[1,2],           [3,4]])x_np=torch.from_numpy(np_array)print(x_np)利用已有tensor根据已有的数据形式(形状,数据类型),创建出新的tensorimporttorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)#保持了x_data的数据属性与形状x_ones=torch.ones_like(x_data) print(f"OnesTensor:\n{x_ones}\n")#保持x_data的形状,重新定义x_data的数据属性x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float) print(f"RandomTensor:\n{x_rand}\n")最后到案例部分:案例1:导入两个列表到Dataset举一个例子,fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,):#定义数据集包含了什么东西    self.x=[iforiinrange(10)]    self.y=[2*iforiinrange(10)]  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时,需要返回的数据    returnself.x[idx],self.y[idx]my_dataset=MyDataset()my_dataloader=DataLoader(my_dataset)forx_i,y_iinmy_dataloader:  print("x_i=",x_i,"y_i=",y_i)输出x_i= tensor([0]) y_i= tensor([0])x_i= tensor([1]) y_i= tensor([2])x_i= tensor([2]) y_i= tensor([4])x_i= tensor([3]) y_i= tensor([6])x_i= tensor([4]) y_i= tensor([8])x_i= tensor([5]) y_i= tensor([10])x_i= tensor([6]) y_i= tensor([12])x_i= tensor([7]) y_i= tensor([14])x_i= tensor([8]) y_i= tensor([16])x_i= tensor([9]) y_i= tensor([18])案例2:导入Excel数据到Dataset中dataset只是一个类,因此数据可以从外部导入,我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作,数据在返回时也不一定是有两个。fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,data_loc):#定义数据集包含了什么东西    data=pd.read_excel(data_loc)    self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y=data['x1'],data['x2'],data['x3'],data['x4'],data['y']  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x1)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时,需要返回的数据    returnself.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]if__name__=='__main__':  data_loc="模仿数据读取.xlsx"  my_dataset=MyDataset(data_loc)  my_dataloader=DataLoader(my_dataset,batch_size=2)  forx1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_iinmy_dataloader:    print(f"x1_i={x1_i},x2_i={x2_i},x3_i={x3_i},x4_i={x4_i},y_i={y_i}")
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    上传者: 一蓑烟雨as
    4.5PytorchAI框架.pdf
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    4.6NVIDIA踏进AI领域的三大神器.pdf
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    时间: 2023-9-26 10:08
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    上传者: 一蓑烟雨as
    4.4TensorFlowAI框架.pdf
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    西瓜书.pdf。。。。。。。。。
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    智能化战争:AI军事畅想-吴明曦
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    AI游戏引擎程序设计-施瓦布
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    AI赋能的移动机器人单体智能与群体智能发展趋势
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    TensorFlow+CNN实战AI图像处理,轻松入行计算机视觉(完结7章)网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1JT4SWLYgAKg85wTDNbae5w提取码:9cj9腾讯微云下载地址:https://share.weiyun.com/6dLxCwWK密码:z748mj分享一套AI图像处理的视频教程——《TensorFlow+CNN实战AI图像处理,轻松入行计算机视觉》,2023年2月完结新课,一共7章,提供源码+课件下载!想要成为一名优秀的AI图像处理工程师并不容易,门槛和要求都比较多。很多人都是理论上的王者,实践上的青铜,自以为对框架、算法的理解足够,但因为缺乏应用场景和实践机会,遇到具体需求仍然不知道该怎么抽象问题,然后用模型解决。这个课就是为此而生,更偏重于实用,结合项目实践,让你掌握解决问题的能力!课程目标:大幅提升计算机视觉及图像处理相关能力,迈出人工智能视觉工程师的第一步!随着AI发展愈发成熟,计算机视觉的热度也越来越高,现在入场时机正好!拒绝单调的理论堆砌,通过丰富的手绘插图及原理图,让你理解更加轻松AI图像处理与传统图像处理各自有何优劣传统图像处理方法:特征提取主要依赖人工设计的特征提取器,需要有专业知识及复杂的调参过程,同时每个方法都是针对具体应用,泛化能力及鲁棒性较差。传统图像算法能解决某些特定场景的、可人工定义、设计、理解的图像任务。特定场景效果好,但普遍泛化性只弱,可解释性更强,性能一般更好,但调参依赖专业知识和经验。目前在某些极端低算力场景、特定海量处理场景仍有一定应用价值。深度学习方法:主要基于数据驱动进行特征提取,根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示,其对数据集的表达更高效和准确,所提取的抽象特征鲁棒性更强,泛化能力更好,并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大,算力要求较高。深度学习能够解决更多高级的、语义级别的、只能抽象描述的图像识别、检测、风格、创造性的问题。优点是效果优异、泛化更好、可端到端训练、无需复杂调参,仍外干蓬勃发展的时期;但算力、数据消耗大,可解释性目前很弱。综上所述,深度学习方法逐渐成为主流,传统方法依然有用武之地。
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    大数据背景下AI技术在计算机网络技术中的应用现状及隐患研究.
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    基于VitisAI的语义分割网络加速器研究与实现
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