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OpenBayes贝式计算携手机器之心推动AI开发者社区的创新与发展

点击阅读原文,立即获得由OpenBayes贝式计算提供的 NVIDIA RTX 4090、A6000、RTX 3090 等算力支持,在机器之心开启你的专属 SOTA!模型社区模型实测频道!~

OpenBayes贝式计算作为中国领先的人工智能及高性能计算服务提供商,将作为机器之心SOTA!模型社区2023 – 2024年度技术合作伙伴之一,共同为中国开发者社区提供强大且丰富的存储与算力支持。此次合作旨在促进开发者利用最新的技术实现他们的创意与梦想,通过开箱即用的在线服务,打造更符合个人及业务需求的大模型应用实例。

本次合作中,OpenBayes贝式计算将为机器之心SOTA!模型社区的开发者用户提供开源仓库托管及实测算力的支持。开发者可将其开源仓库或镜像托管至OpenBayes贝式计算公共资源,确保数据的安全与高速访问,并获取更多用户的有效反馈。

此外,OpenBayes贝式计算将为开源项目用户提供NVIDIA RTX 4090、A6000、RTX 3090 等实测算力支持,使开发者能在机器之心的SOTA!模型社区中发起实测活动,测试和展示他们的模型性能。

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「SOTA! 模型」社区的愿景不是成为中国版的 Hugging Face,而是通过结合机器之心的媒体优势、对技术的深刻理解、业界资源及运营经验,为中国人工智能开发者打造一个符合中国国情的本土化、开放式的 AI 基础设施生态,让「SOTA!模型」社区成为推动中国 AI 技术开放发展的核心平台。

作为机器之心SOTA!模型社区2023 – 2024年度的技术合作伙伴,OpenBayes贝式计算通过提供高效的存储解决方案和强大的计算资源,为机器之心 SOTA!模型社区所服务的开发者们创造了一个更加稳定、高效的开发环境,帮助开发者提供开源模型筛选、「魔改」及应用提效,更快速地验证和优化技术方案。

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机器之心作为中国最早的专业人工智能信息服务平台,在中国 AI 开发者群体中保有独特的行业洞察力、持续而深远的影响力。在得知机器之心 SOTA!模型社区正式启动后,OpenBayes 贝式计算随即与机器之心建立了合作,希望与机器之心一同为开发者和大模型厂商,提供高性能而简单易用的人工智能领域的基础设施,创造开箱可用的大模型体验和推广平台。

OpenBayes贝式计算创始人兼 CEO 王臣汉表示,「非常荣幸 OpenBayes贝式计算能够与机器之心 SOTA!模型社区建立深度合作关系,为推动中文社区大语言模型的发展和应用创新注入活力。期待这次合作能够为开发者的创意和梦想助力,帮助大家在人工智能领域保持竞争力的同时,推动行业创新迭代、不断向前。」

关于OpenBayes贝式计算

OpenBayes贝式计算成立于 2017 年,是业内领先的人工智能及高性能计算服务提供商,旨在通过提供开箱即用的技术服务,为新一代异构芯片嫁接经典软件生态及机器学习模型,进而为工业企业及高校科研提供更加快速、易用的数据科学计算产品。

OpenBayes贝式计算的产品已被数十家大型工业场景或头部科研院所采用,承担过多个省部级重大科研专项,积累了 PB 级的工业数据。

关于机器之心SOTA!模型社区

2022 年 8 月机器之心以全新社区定位发布新版「SOTA!模型」,旨在为中国新一代 AI 系统工程师、算法工程师及 AI 应用开发者提供模型共享、点评互动、技术交流及社区实测服务,至今持续运营超过一年,累计服务近20万开发者用户。

用户可通过「SOTA!模型」获取最新的模型、数据集开源情报,检索近 20000 个以大模型及 Agent 开发为代表的新一代 AI 模型、数据/指令集项目;平台货架涵盖基础模型、精调模型、数据集、框架平台、模型优化量化工具、Agent 开发及 Robotics 开发等热门品类。

产业机器之心SOTAOpenBayes
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机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

模型优化技术

像卷积神经网络(CNN)这样的深度学习模型具有大量的参数;实际上,我们可以调用这些超参数,因为它们原本在模型中并没有被优化。你可以网格搜索这些超参数的最优值,但需要大量硬件计算和时间。改进模型的最佳方法之一是基于在你的领域进行过深入研究的专家的设计和体系结构,他们通常拥有强大的硬件可供使用。常见的简单模型优化技巧包括迁移学习、dropout、学习率调整等

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

https://www.jiqizhixin.com/
语言模型技术

统计式的语言模型是借由一个几率分布,而指派几率给字词所组成的字串。语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。

量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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