NLP_NLP资讯 - 与非网

深度学习（deep learning）是机器学习的一个分支，是伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来的，并在计算机视觉、语言等感知领域迅速取得成功。DL源于对人工神经网络的研究，起源算法是感知机（perceptron）。深度学习网络通过神经元从输入数据中提取特征，并通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（表示），以发现数据的分布式特征，从而达到人们对数据进行分类、回归的目的。

全栈O-Jay

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10/03 09:55

深度学习计算机视觉

采用创新的FPGA 器件来实现更经济且更高能效的大模型推理解决方案

摘要：本文根据完整的基准测试，将Achronix Semiconductor公司推出的Speedster7t FPGA与GPU解决方案进行比较，在运行同一个Llama2 70B参数模型时，该项基于FPGA的解决方案实现了超越性的LLM推理处理。采用 FPGA 器件来加速LLM 性能，在运行 Llama2 70B 参数模型时，Speedster7t FPGA 如何与 GPU 解决方案相媲美？证据是

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06/11 14:31

FPGA GPU

蜜度荣登福布斯中国人工智能创新技术榜单蜜巢、文修自研大模型应用潜力受瞩目

近日，2024福布斯中国人工智能科技企业TOP 50评选结果揭晓，上海蜜度科技股份有限公司（以下简称“蜜度”）获评“人工智能创新技术TOP 10”，该评选旨在表彰在人工智能技术研发和创新方面表现突出的企业，包括在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有重要突破和应用的企业。 ▲人工智能创新技术评选TOP 10榜单本次福布斯所公布的人工智能创新技术榜单以及其他相关榜单，均经过福布斯中国人工智能科技

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04/28 07:16

人工智能 AI算法

AI攻入客服

大模型在吟诗作画，我们在苦哈哈干活。一条流传甚广的段子道出大模型如今面临的落地困境：作为目前技术的最前沿，AI大模型迫切需要真实的可落地场景释放价值，才对得起军备竞赛中大小组织投入的人力与真金白银。但段子终归只是段子，落地其实距离我们并不遥远。在现代人生活中必然接触的电商场景中，大模型已经走在落地之路上，重构相关业态。其中风头最盛的当属生成式内容（AIGC），包括但不限于文生图、文生视频、人机交互等。

光子星球

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2023/08/30

AI 大模型

大模型落地比趋势更重要，NLP+金融如何看得见、摸得着？

全球很多人都开始相信，以ChatGPT为代表的大模型，将带来一场NLP领域乃至整个人工智能的技术革命，影响遍及各行各业。那么，金融机构和科技企业，应该以怎样的姿态迈入新的洪流？

脑极体

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2023/03/23

大模型 AI应用

使用交互式人工智能（CAI）实现语音转录成本降低高达90%

交互式人工智能（CAI）使用机器学习（ML）的子集深度学习（DL），通过机器实现语音识别、自然语言处理和文本到语音的自动化。

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2022/08/05

人工智能 NLP

语音AI芯片演进至第三阶段，谁将主宰下一个十年？

早期的智能语音识别受限于算力要求，终端没有专用的芯片可以解决算力和功耗成本的均衡问题...

夏珍

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2022/08/01

MCU NLP

企业级SaaS行业研究报告发布，竹间智能专版亮相

2021年9月底，竹间智能作为在AI界引领SaaS风潮的表率企业，被专业第三方机构艾瑞咨询编写的《中国企业级SaaS行业研究报告》选为典型案例，专版亮相，充分向大家展现自身于AI NLP方向上的努力和成就。

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2021/12/09

华为云 SaaS

Supermicro加速推理和新智能结构支持，增强广泛边缘到云端人工智能系统产品组合

Super Micro Computer, Inc. 为企业级运算、储存、网络解决方案和绿色计算技术等领域的全球领导者，近日宣布扩大最广泛的人工智能（AI）GPU服务器产品组合，此系列整合了最新的NVIDIA Ampere系列GPU，包括NVIDIA A100、A30和A2。

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2021/11/12

人工智能 GPU

NLP（中文）团队研究

NLP，自然语言处理。这项技术的核心应用在不同语言体系中，模型，语义判断，Pattern等等均差异巨大。此前，傅盛曾风趣的说：人工智能靠人工。据此，在国内NLP领域可能依旧以学院派为主导，那么据此我们做一下具体梳理。

智能硬件方案解析

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2021/07/16

人工智能 NLP

智能音箱在ASR（语音识别）以及NLP自然语义处理常用框架

通常情况，一款只能语音类产品在正式上市之前，在技术层面上需要多方配合，通常每一块领域都有专门擅长的团队提供技术，这个在之前做智能音箱产品介绍的时候有单独提过。

智能硬件方案解析

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2021/07/12

语音识别智能音箱

深度学习正盛　AI逐步发展环境理解能力

人工智慧(AI)在产业内处于迈向落地成熟，且深度学习(DL)受到广泛应用的阶段。技术方面以机器视觉为大宗，自然语言处理(NLP)也是部分产业採用的热门技术。资策会MIC认为，AI的发展可以分成四个阶段，第一及第二阶段分别是推理推论与统计学学习，目前处于第三阶段的深度学习，并结合深度学习，让AI具备感知能力并建立逻辑，走向第四阶段。