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文章来源:人工智能学家
内容字数:11898字
内容摘要:来源:微软亚洲研究院作者:韦福如编者按:2023年是微软亚洲研究院建院25周年。借此机会,我们特别策划了“智启未来”系列文章,邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物,以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发,激发新的智慧与灵感,推动行业发展。“Transformer 网络架构、‘语言’模型(Next-Token Prediction,或自回归模型)学习范式,规模法则(Scaling Law),以及海量的数据和计算资源,共同构成了当前人工智能基础大模型范式迁移的核心技术要素,也将人工智能的基础创新推向了第一增长曲线的顶峰。在探索人工智能基础创新的第二增长曲线时,我们希望直击人工智能第一性原理,通过革新基础网络架构和学习范式,构建能够实现效率与性能十倍、百倍提升,且具备更强涌现能力的人工智能基础模型,为人…
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