Re: [爆卦] 杜奕瑾:我們Ailab用的資源更少!
以現實的情況而言,多是關注人工智能是否能商業化
而從此前提來看,要說能成為超美趕陸(中國)的機體,似乎有些許的不切實際,也太過於「夢幻」...
下來就大略辨析:
※ 引述《renna038766 (微積分好難過)》之銘言:
: 台灣Ai教父杜奕瑾FB發文了
: 回應DeepSeek的熱潮
: 簡單來說就是Ailabs也有自己開發的gpt
: 而且用的資源更少
: DeepSeek很大一部分靠的是行銷成功
: 以下全文:
: 我們在1/21台灣AI產業年會發佈了Taiwan AI Labs訓練的小專家模型FedGPT。
: 幾個重點:
: 1. 算力很重要但不是全部,資料、演算法也是。前面是硬體功夫,後面是軟體功夫。: 2. MoE 不是新觀念、是趨勢,未來是專用落地小模型的世界。在我們跟台大陳蘊儂老師: 開源TAME時就提及。
: 3. 通用跑分就像研究所畢業成績只是一個開始。通用跑分在過去的經驗,中國一般能調: 得超英趕美。
以上三點沒有意見
: 4. 成功者不是只看畢業成績、而是應用的快速落地、實際領域的衡量與主動學習。這部: 分就會牽涉到新興法規。開源閉源都無法回答這題。所以有聯邦式開放架構。
這術語有點專業,先簡單查了資料,已知:
一、聯邦學習是「分散式學習」的分支,方法是「透過將資料分配到更多的運算單元,有 了更高的平行運算能力」
二、整體機制源頭:個別運算單元中收集到的資料,不允許離開該單元
而從當下的情形中,這種主動學習的模式要發揮成效,需要能掌握全網的知識,不能因為太新穎而支支吾吾、答不出話來
(就像一月廿七日晚間時,「當機」時的麻煩一樣)
: 5. 綜合以上幾點,台灣人工思維形式提供全球第一個可信任負責任的聯邦式FedGPT架構: 。讓企業也可以基於最優秀的畢業生,落地訓練成為自己的員工、自己的GPT。
: 6. 這不代表算力沒有優勢、而是雲端的優勢會轉換到地端結合。NVIDIA 其實有看到這一: 塊所以有Project Digits。
: 7. 這一轉變台灣其實更有優勢、因為AI雲端壟斷的局面打破、會有更多不同的混合運用: 。台灣軟硬可信任的科技會是重要的提供者。會有更多的買家。
: 8. 開源模型有的成果都是受惠於眾多開源的結果,不管是資料集、算法、平台美國在這: 個賽道仍是主要的貢獻者。
: 1/27DeepSeek的發佈、只是告訴大家AI的霸權不是只有在算力的掌握、要多投資軟體跟應: 用的基本功。技術部分有值得學習,以及敬佩。趨勢跟Taiwan AI Labs 1/21發佈的所見: 略同。其他中國超越美國什麼的就當作行銷術語就好了。行銷成功所以今天相關股票也受: 到影響。
: 我們用到的資源更少唷!希望未來在我們的成果也幫忙多宣傳,然後我們也在徵人。
「資源」的運用,不是越少越好,應重在精簡度
在現階段尚未上路的時候,這樣的言辭恐怕會給人自吹自擂的感覺,不是說人家對機體沒有信心,但還沒實踐就說類似的話,初步印象難免會不好
因此還不如先做好「十年磨一劍」的工夫,然後再來談此門新興市場吧...
行銷雖然要打好,但至少先醞釀了再提
這種「一鳴驚人」的表現,長遠來說要能持續運營才行,不只是看當下的近利。
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抱きしめるものがない腕、夢以外に 手に入れた強さは 寂しさの別の呼名
現実を受け入れた時 翌日〈あす〉が見えた 過ぎた日も 他人〈だれ〉のことも
きっと変えられない 出逢いにも別れにさえ 理由だけを捜してた、あの頃
輝く未来は、君のために 愛しい記憶は僕のために
絆はいつでも繋がってる あの日の約束 胸に僕らは、奇蹟を叶えてく
——玉置成実《リザルト》(『機動戰士鋼彈SEED DESTINY』第二片尾曲)
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首Po台灣Ai教父杜奕瑾FB發文了 回應DeepSeek的熱潮 簡單來說就是Ailabs也有自己開發的gpt 而且用的資源更少 DeepSeek很大一部分靠的是行銷成功20
歷史是一面鏡子,能映照出一個國家在面對挑戰時的本性。當技術更先進的力量站在門外,中國和日本的反應在不同時代中展現了截然不同的劇本,而這份「宿命般的選擇」似乎不僅停留在過去,也映射到了今天的現實。 日本的「學習大法」:輸了沒關係,我們抄回來 回到19世紀,日本在「黑船事件」後,被迫與西方列強接觸,這給當時的日本帶來了文化與技術的強烈衝擊。 日本怎麼做的呢?他們低下了頭,虛心學習,甚至到了「抄得沒羞沒臊」的地步。 師夷之徹底:明治維新後,日本請來英國工程師造鐵路、向德國學醫療制度,甚至直接從法國拿法律體系來用,完全不介意列強的技術先進程度,只關心如何為己所用。4
我知道他做的有一個是世界第一 就是專門爬蟲ptt 然後抓出中共協同者跟網軍 這應該是其他的AI目前還辦不到的 光這個就可以繼續跟政府要補助了爆
那你們台灣人工智慧實驗室這個 FedGPT的研究所畢業成績在哪裡? 這東西在 HugginFace上面跑得怎樣?分數先拿出來阿 人家都是參加指考,你自己區域隨堂考當指考成績用? : 4. 成功者不是只看畢業成績、而是應用的快速落地、實際領域的衡量與主動學習。這部 : 分就會牽涉到新興法規。開源閉源都無法回答這題。所以有聯邦式開放架構。6
杜老大aka台灣人工智慧教父 使用DeepXi的最新測試結果 輸入賴清德 :你說的我不知道10
當世界在優化 AI,台灣在優化仇恨 世界 AI 產業正在進行一場技術革命,各國研究者都在探索: 「如何讓模型更輕量?」 「如何利用 MoE 提高效率?」 「如何透過知識蒸餾最大化壓縮模型?」
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[請益] AI及阿土伯需求,該用2080Ti還是3080RTX 2080Ti有4352個CUDA核心,每個核心都有完整獨立的浮點和整數運算單元 RTX 3080雖然有8702個CUDA核心,但 兩個CUDA核心共用一個整數/浮點單元,邏輯類似AM D已經隕落的FX系列 軟體優化不易 如果有深度學習及Adobe需求,是不是該選擇2080Ti?17
Re: [閒聊] 關於30系列的cuda core?: 前幾天NV公佈了詳細的Ampere繪圖/遊戲卡架構資料 參考: 對於30系列遊戲卡新架構的設計明瞭許多 NV這次對於Ampere繪圖架構(GA102之後晶片)的改進10
Re: ai畫圖要怎麼自己餵資料訓練pytorch跟tensorflow用途一樣,兩者都是基於python的機器學習框架。 近年來pytorch比較受開發者青睞,使用比例已經反超tensorflow,原因可以自己了解, 但如果沒有特殊原因,基於資源和社群活躍度通常是推薦用pytorch。極度不推薦自己實 作機器學習或用其他語言,不必自己造比較難用的輪子 如果之前都沒有碰過ai,推薦coursera上李宏毅老師的機器學習基石,或是yt搜尋ntu mi3
Re: [討論] 現在的AI到底有沒有自我意識?走火入魔的腦科學家習慣將意識當成是一種錯覺 但錯覺歸錯覺 就想我們打手槍覺得很爽也是種生殖本能的錯覺 即使是錯覺 還是很爽 很爽就是很爽 就算意識是錯覺 我們還是覺得自己的視點裡有某個東西2
Re: [請益] 工程師真的需要一直學新的東西嗎?先簡要回答你的問題: 1. 如果你想要更好當然要不斷的學習~ 2. 老本的話我覺得就是搜尋專業知識找答案的能力、 分析問題研究問題的能力、程式邏輯的能力,這些吃老本 3.其實學習一定都會很花時間的,像我都看原文第一手資
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