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英伟达 LLM 成本锐减 8 倍,AI 智能体智胜超级碗!

英伟达宣布了两项重大进展,旨在大幅降低与大型语言模型 (LLM) 相关的成本,根据多份报告,可能将费用削减多达八倍。该公司研究人员推出了动态内存稀疏化 (DMS),这是一种压缩关键值缓存的技术,以及 vdb,一个轻量级的 C 库,用于高效存储和搜索高维向量嵌入。

这些创新,在 Hacker News 的报告中有所详述,旨在解决内存限制并提高 LLM 中处理复杂数据的效率。DMS 旨在优化模型内部的信息处理,而 vdb 则为管理这些先进人工智能系统通常需要的大型数据集提供了简化的解决方案。

这些进展正值 LLM 的机制可解释性领域受到越来越多的关注。随着 LLM 变得越来越大、功能越来越强大,理解其内部运作变得越来越重要,正如 Hacker News 的一篇文章所强调的那样。研究人员和工程师们正在努力为理解 LLM 产生的“智能”建立坚实的理论基础,类似于软件工程师从理解文件系统和网络中受益一样。线性表示假设和叠加是该领域的两个基本概念,根据同一来源。

另据 The Verge 报道,佐治亚理工学院公布了其年度 Guthman 乐器比赛的决赛入围者名单,展示了创新和非传统的乐器。今年的决赛入围者包括 Fiddle Henge,一个由小提琴组成的、可演奏的巨石阵,以及 Demon Box,一种将电磁辐射转化为音乐的商业乐器。

与此同时,据 NPR News 报道,NPR 的伦敦记者 Lauren Frayer 在印度工作多年后抵达伦敦,报道英国时关注帝国的遗产。

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