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AI时代,要逃离“知识诅咒”,才能不被淘汰 几十年来,专业知识一直是职业世界的硬通货。然而,在AI时代,这份宝贵的资产正悄然成为一种隐性负债。对经验丰富的专业人士而言,一个比AI替代更阴险的威胁正在浮现——“知识诅咒”(Curse of Knowledge)。 根据横跨大学与K-12(从幼儿园到高中)AI教育领域的孙宇教授的观察,“知识诅咒”指的是,我们过去积累的经验和知识,在面对新范式时,反而会成为一种思维枷锁。一个资深开发者在评估新想法时,可能会因预见到无数技术难点而望而却步;而一个毫无背景的新手,却可能因“无知者无畏”,直接动手并找到了意想不到的解决方案。 AI时代最重要的转变,是从一个想法的“使用者”(User)转变为一个解决方案的“建造者”(Builder)。这种“建造者心态”是一种强大的组合:它拥有发现者的敏锐眼光,能在常态中洞察问题;它具备打破知识诅咒的智识勇气,敢于无视旧有经验判定的“不可能”;它还有执行者的不懈动力,能将黑板上的一个URL变成一个 thriving 的产品。 正如孙教授那个生动的比喻:你不可能站在岸上学会游泳,必须亲自下水。同样,拥抱AI、掌握新时代竞争力的最好方式就是“Build with AI”——亲自动手去创造。 现在,请回想一下,在你的生活或工作中,是否也有一个被你认为“太复杂”而搁置许久的想法?在AI的帮助下,或许现在就是将它变为现实的最佳时机。#人工智能 #ai #科技 #教育
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TPU与GPU的协同及AI语料Token训练底层逻辑深度研究报告 一、TPU与GPU的相辅相成关系 TPU(张量处理单元)与GPU(图形处理器)均为AI计算的核心硬件,二者在架构设计、性能侧重及应用场景上形成互补,共同推动AI算力升级。 架构差异:GPU基于SIMD(单指令多数据)架构,擅长并行浮点运算,最初为图形渲染优化,后凭借海量CUDA核心成为深度学习训练/推理的主流选择;TPU则专为矩阵运算(张量操作)设计,采用脉动阵列(Systolic Array)架构,减少数据搬运开销,针对AI负载(如卷积、全连接层)实现更高能效比。例如,TPU v4的矩阵乘法吞吐量可达1e18 FLOPS,远超同代GPU。 场景互补:GPU凭借通用性覆盖训练全流程(数据预处理、模型训练、多模态推理),尤其适合非结构化数据(图像、文本);TPU则聚焦大模型推理与训练加速,在谷歌BERT、PaLM等超大规模模型中,TPU集群可缩短训练周期50%以上。二者常协同部署:GPU用于灵活探索模型架构,TPU用于规模化落地。 二、AI语料Token训练的底层逻辑 Token是AI理解语言的最小语义单元(如单词、子词或字符),其训练核心是将原始语料转化为模型可学习的向量表示,流程如下: Token化(Tokenization):通过分词器(如BPE、WordPiece)将文本拆分为离散Token。例如,“I love AI”可能被切分为[I, love, AI],每个Token映射为唯一ID(如1, 2, 3)。此步骤需平衡粒度(过细增加序列长度,过粗丢失语义),现代模型多采用子词级Token(如GPT-3使用50,257个Token)。 嵌入(Embedding):Token ID通过嵌入层转化为低维稠密向量(如768维),捕捉语义关联(如“猫”与“狗”向量更接近)。嵌入层参数随机初始化,训练中通过反向传播优化。 上下文学习:模型以Token序列为输入,通过Transformer架构(自注意力机制)学习Token间依赖关系。例如,预测“猫坐在___上”时,模型基于前文“猫”“坐”等Token,输出“垫子”的概率分布。训练目标多为自回归(AR,逐Token预测)或掩码语言模型(MLM,预测被掩盖的Token),通过交叉熵损失优化参数。
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TPU与GPU的协同及AI语料Token训练底层逻辑深度研究报告 一、TPU与GPU的相辅相成关系 TPU(张量处理单元)与GPU(图形处理器)均为AI计算的核心硬件,二者在架构设计、性能侧重及应用场景上形成互补,共同推动AI算力升级。 • 架构差异:GPU基于SIMD(单指令多数据)架构,擅长并行浮点运算,最初为图形渲染优化,后凭借海量CUDA核心成为深度学习训练/推理的主流选择;TPU则专为矩阵运算(张量操作)设计,采用脉动阵列(Systolic Array)架构,减少数据搬运开销,针对AI负载(如卷积、全连接层)实现更高能效比。例如,TPU v4的矩阵乘法吞吐量可达1e18 FLOPS,远超同代GPU。 • 场景互补:GPU凭借通用性覆盖训练全流程(数据预处理、模型训练、多模态推理),尤其适合非结构化数据(图像、文本);TPU则聚焦大模型推理与训练加速,在谷歌BERT、PaLM等超大规模模型中,TPU集群可缩短训练周期50%以上。二者常协同部署:GPU用于灵活探索模型架构,TPU用于规模化落地。 二、AI语料Token训练的底层逻辑 Token是AI理解语言的最小语义单元(如单词、子词或字符),其训练核心是将原始语料转化为模型可学习的向量表示,流程如下: 1. Token化(Tokenization):通过分词器(如BPE、WordPiece)将文本拆分为离散Token。例如,“I love AI”可能被切分为[I, love, AI],每个Token映射为唯一ID(如1, 2, 3)。此步骤需平衡粒度(过细增加序列长度,过粗丢失语义),现代模型多采用子词级Token(如GPT-3使用50,257个Token)。 2. 嵌入(Embedding):Token ID通过嵌入层转化为低维稠密向量(如768维),捕捉语义关联(如“猫”与“狗”向量更接近)。嵌入层参数随机初始化,训练中通过反向传播优化。 3. 上下文学习:模型以Token序列为输入,通过Transformer架构(自注意力机制)学习Token间依赖关系。例如,预测“猫坐在___上”时,模型基于前文“猫”“坐”等Token,输出“垫子”的概率分布。训练目标多为自回归(AR,逐Token预测)或掩码语言模型(MLM,预测被掩盖的Token),通过交叉熵损失优化参数。
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