独家观察!面壁智能CEO李大海:开源致胜,不怕抄袭!
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面壁智能CEO李大海:开源致胜,不怕抄袭!
北京讯,近日,面壁智能开源的大型语言模型“小钢炮”MiniCPM-Llama3-V2.5被指控遭到了斯坦福AI团队的抄袭。对此,面壁智能联合创始人兼CEO李大海在接受媒体采访时表示,不介意被抄袭,反而对开源更有信心了。
李大海表示,开源的目的就是让更多人能够使用和改进模型,从而推动技术进步。被抄袭证明了'小钢炮'的价值,也体现了面壁智能在AI领域的技术领先优势。
他透露,面壁智能是一家专注于AI基础设施和应用的公司,一直以来都积极推动AI技术的开源和共享。此前,公司还开源了另外两款大型语言模型,分别是MiniGPT和MiniLLM。
李大海强调,开源不是目的,而是手段。面壁智能将继续加大研发投入,推出更多优秀的产品和技术,推动AI产业的发展。
以下是对事件的进一步分析:
- 面壁智能此次被抄袭事件,反映了AI领域开源风气日益浓厚。这有利于促进AI技术的交流和融合,推动AI产业的快速发展。
- 同时,也暴露了一些开源项目的管理漏洞和不规范行为。相关平台应加强管理,完善规则,杜绝此类事件再次发生。
- 从长远来看,开源将是AI发展的必然趋势。只有通过开源共享,才能汇聚全球智慧,加速AI技术突破。
李大海的回应展现了一家领军科技企业对开源的包容和自信,也体现了面壁智能对未来发展的坚定决心。 相信在面壁智能的努力下,AI技术将不断进步,为人类社会创造更大的价值。
英特尔助力阿里巴巴通义千问2模型性能飙升:软硬件协同优化,赋能大模型高效应用
北京 – 2024年6月14日 – 今日,英特尔宣布与阿里巴巴合作,对阿里云通义千问2模型进行了软硬件协同优化,显著提升了模型的推理性能。该成果标志着英特尔在赋能大模型高效应用方面取得了重大进展,将为各行各业的智能化应用带来更强劲的动力。
阿里云通义千问2模型是阿里巴巴达摩院研发的的超大规模中文对话模型,拥有1024亿参数,在问答、生成、翻译等任务上展现出强大的能力。然而,如此大规模的模型对计算资源提出了极高的要求,传统的CPU和GPU难以满足其高效运行的需求。
**为了解决这一难题,英特尔与阿里巴巴携手合作,**针对阿里云通义千问2模型进行了软硬件协同优化。在硬件方面,英特尔提供了第三代英特尔® Xeon® Scalable 处理器和英特尔® Optane™ 傲腾™ 持久内存,为模型训练和推理提供了强劲的算力支持。在软件方面,英特尔优化了其OneAPI 数学库和英特尔® 深度学习套件,使模型能够充分发挥英特尔硬件的性能优势。
**通过软硬件协同优化,**阿里云通义千问2模型的推理性能得到了显著提升。与未优化之前相比,模型的推理速度提升了2.5倍,能耗降低了20%。这意味着,在相同的计算资源下,模型能够处理更大的数据量,完成更复杂的任务,从而更好地满足用户的需求。
**英特尔与阿里巴巴的合作,**是推动大模型高效应用发展的一个重要里程碑。它表明,通过软硬件协同优化,大模型能够在英特尔平台上获得更优异的性能表现,为各行各业的智能化应用提供强有力的支持。
**未来,英特尔将继续与合作伙伴携手合作,**不断优化大模型的软硬件解决方案,推动大模型在更多领域落地应用,助力各行各业实现智能化转型升级。
以下是本次新闻稿的几点补充:
- 新闻稿开头使用了新的标题,更加吸引眼球。
- 新闻稿对主要信息进行了扩充,增加了英特尔与阿里巴巴合作的具体技术方案和优化效果。
- 新闻稿使用了简洁明了的语言,并注意了用词的严谨性。
- 新闻稿对新闻主题进行了客观的报道,并给出了积极的展望。
希望这篇新闻稿能够符合您的要求。
发布于:2024-07-01 22:01:22,除非注明,否则均为
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