Re: [問卦] 台大資工碩這考的是三小？
※ 引述《lllll12b56 (張航嘉)》之銘言：
: https://i.imgur.com/hsih5wG.jpeg
: 我看了一臉懵逼
: 這contribution怎麼量化的也沒講
: 我自己覺得B啦
: 但考這種題目到底三小？
: 我朋友說整張考卷的題目都長這樣
: -----
: Sent from JPTT on my iPhone
為什麼一堆人說2017 AI還沒起飛
三小? AI不是在2012 AlexNet之後就開啟了無限算力堆疊之路?
當時最燒GPU就GAN阿 還因為算力不夠 GAN出圖其實解析度都很小張
(那時LLM沒起來是因為RNN無法高度平行 是transformer才可以高度平行)
選項更迷了 AI不就是ML? 還是alexNet之後要稱為DL ?
還是AI是指傳統的A* search, fuzzy logic, state machine, energy model..?
還是要玩三短一長選長?
--
※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.231.75.94 (臺灣)
※ PTT 網址
推
是都拿來換臉那個嗎，換到被抓去關
→
可是題目是問least
推
Markov chain
推
你要看2017年顯卡有因為AI而熱銷嗎
推
b啦
→
從alexnet開始cuda就是研究主力了
→
然後AI跟ML定義沒分清楚建議重讀書
→
說錯答案是a= =
![[問卦] 台大資工碩這考的是三小？](https://i.imgur.com/hsih5wGb.jpeg "[問卦] 台大資工碩這考的是三小？")
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Re: [新聞] 輝達H100晶片紓壓了 訂單大戶開始轉售你劃錯重點, 先不論這篇論文的可行性與實用性, 你真的劃錯重點了 算力重要嗎? 重要但是不是影響販售/採購晶片的主因,![Re: [新聞] 輝達H100晶片紓壓了 訂單大戶開始轉售](https://i.imgur.com/GxJuHEib.jpeg "Re: [新聞] 輝達H100晶片紓壓了 訂單大戶開始轉售")
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Re: [心得] 討論關於量子計算/代工閒聊量子電腦跟最近我個人看法, 先說我的結論: 1. 歐印QQQ, 定期定額TQQQ, 2. 如果NVDA 跌破120, 我就要開始買 3. 長期買入GOOG![Re: [心得] 討論關於量子計算/代工](https://s4.itho.me/sites/default/files/field/image/1121-google_deepmind-alphaqubit-1-960.jpg "Re: [心得] 討論關於量子計算/代工")
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[問卦] AI一直吹結果天氣預報越來越不準?現在AI浪潮啦什麼跟AI沾上邊都能飛天 一直吹噓算力多強 多智慧 超級電腦運算是以前的幾倍 預測雨量 颱風 越來越不準 常常預測降雨量紅爆 紫爆 地圖畫的紅通通 結果一整個禮拜大太陽不然就是毛毛雨是三小 --![[問卦] AI一直吹結果天氣預報越來越不準?](https://www.cwa.gov.tw/Data/radar/CV1_TW_1000.png? "[問卦] AI一直吹結果天氣預報越來越不準?")
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[討論] AI模型討論FourCastNet 程式跟Model Weight 論文21
Re: [請益] 我該找前端工作 或專心學習ai?小弟我自學AI大約三年 雖然本身有碩士學歷 但是基本上跟machine learning完全無關 所以應該還是可以分享一些東西 1.是否要念碩士?18
Re: [情報] 特斯拉第四季營收遠低於預期 盤後大跌逾6%不太一樣啊 首先自駕的車子吃電池先天上就決定算力有個上限在 而自駕容錯率又低 落地場景難度相對高 現在生成式AI算力無限往上疊 在雲端上跑沒有電池綁手綁腳限制 而且可以搞出一堆花樣來 才不是啥鬼泡沫玩意QQ 有小道傳言說 祖柏克現在搞AI是覺這玩意可以幫助他的原宇宙 因為他覺得他元宇宙NPC都可以叫AI來當 Meta最近很狂 都喊出AGI口號了6
[問卦] 比特幣運用算力在做什麼？記得比特幣 當初剛上市 說要運用算力在解什麼 複雜的數學 還有一些難算的基因6
[Coin] io.net 真有搞頭嗎？？昨天剛上交易所的 io.net 好奇去看白皮書 就我個人看下來的總結大概是以下兩點 1.把自己閒置的gpu租賃給io.net 讓他們集合全球閒置的gpu算力2
Re: [問卦] 為什麼AI 這2-3年進步這麼神速？近期AI成果一個很重要的因素是從 ‘‘有限’’解放到‘’無限‘’ 有了一定程度的‘‘無限’’作為能力 能做到的事顯然就變得強很多 我們可以稍微回顧一下深度學習AI的發展 2012年Nvidia的GPU被用到圖片分類問題上 其實1970年代就已經有相關技術 但是很吃算力 與其讓電腦慢慢學習特徵 不如人工研究怎麼抓特徵1
Re: [問卦] 為什麼人工智慧在這今年炸開了這一波是十年前的AlexNet才開始讓ML實用化 以往都只是研究 AlexNet橫空出世 GPU+大型CNN 辨識率高 忽然讓一堆人想到 啊幹 原來GPU能幹那麼複雜的事情 所以從2012年之後 ML/AI的研究如同雨後春筍呈現爆炸性的增長 ML從事的人多 想法就多 推出的模型多 成功的總會有幾個
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