所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...简单归结：至强®️ 可扩展处理器及其内置的AI加速器，以及OpenVINO™️ ，oneAPI等一系列AI框架和优化软件打辅助。 当前影响AI应用性能的要素无非两个：算力和数据访问速度。...而在数据访问速度上，各级缓存大小、内存通道数、内存访问速度等都有一定程度的优化，另外在CPU Max系列中还集成了HBM高带宽内存技术。...这便是英特尔在AI大模型时代中的“加速之道”了。 还会带来怎样的变革？ 纵观AI技术的发展之路，不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰的准则——用起来才是硬道理。...甚至只在数据中心和边缘中用都不够，最好每个人的每台电脑，每个信息终端设备都有独立加速AI应用的能力才能“芯”满意足。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。...全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代，2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据，是企业面临的首要问题。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...图：现在互联网网站常用的架构 从分布式系统的概念中我们知道，各个主机之间通信和协调主要通过网络进行，所以，分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被放在不同的机柜上，也可能被部署在不同的机房中
Era of Large Language Models[1]，旨在探讨大模型时代的数据标注该何去何从，我们是否还需要人类标注人员协同进行标注？...零、一些结论（太长不看版） 数据标注依然重要，完全监督、弱监督的小模型在很多场景下比（未精调）大模型强； 利用LLM进行标注是完全可行的，小模型可以协同进行过滤、精炼大模型的标签； 弱监督学习、主动学习这两个领域...我们的答案是大模型时代的主动学习技术FreeAL——大小模型协同工作，达到Human-Free的数据标注 。 二、FreeAL框架 要理解FreeAL，我们可以思考人类在数据标注的过程中做了什么。...我们也对比了一下传统的AL，发现在一些数据集上是能够超过人类标注的结果的。 四、总结 通过这个工作，一个让我很欣慰的结论是，至少在下个世代的大模型出来之前，弱监督学习、数据标注依然是重要的。...事实上，由于很多领域的隐私问题，很多研究者都比较认可开发垂域大模型的重要性，其中数据标注必然是重要的一环。而我们FreeAL就给了这么一个可以大幅降低数据标注成本的方案。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。...搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用...之前开源的S4，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求...数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ，...数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL ，ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性、关于ETL的产品推荐使用 datastage
下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。...在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。...在涉及大数据安全性时，用户应当根据数据的敏感程度进行分类，然后对它们采取相应的保护措施。在一些案例当中，结果往往是戏剧性的。...并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。...总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。...下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
The evolving concept of cell identity in the single cell era 这不是最好的时代，也不是最坏的时代，这里是单细胞时代。...灵活的单细胞系统，高效的组织解离液，开源的数据分析工具，端到端的单细胞解决方案是未来发展的趋势。...然而细胞身份或细胞类型（ cell type）的概念仍然没有明确的定义。在历史上，细胞是根据形态、位置、个体发生和与其他细胞类型的相互作用等特征来分类的。...在这里，我们利用新的和已建立的概念来合成一个由三个支柱组成的框架(图2)，我们认为这是细胞同一性概念的核心： 1)表型(和功能)——是细胞同一性定义的一个中心支柱，它定义了广泛的物理、分子和功能特征，这些特征可以被捕获和分析...在缺乏可用于绘制谱系关系的地面真实数据的情况下，我们如何推断出有意义且准确的细胞发展层次?
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。...这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
展望2018年，大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。...拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 混合云 虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案，但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。...2018年的数据分析 数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。...数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。...可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择，也是2018年重要的大数据趋势之一。 预测分析 很多企业利用“历史上的”大数据分析来预测未来的行为。
我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。...智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。...事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。...十、建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。...大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
一、教育大数据的内涵界定 1.教育大数据的概念 大数据是一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，还未形成公认的定义。...文献调研发现，目前还未有学者对教育大数据进行明确的概念界定。所谓教育大数据，是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。...首先，这里的教育是“大教育”的概念，具有全员(从全日制学生到全民，面向所有人)、全程(从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段)、全方位(家庭、学校、社会“三位一体”教育，无处不在的教育，虚实融合的教育)...其中，数据收集阶段会建立学习内容中不同概念的关联，然后将类别、学习目标与学生互动集成起来，再由模型计算引擎对数据进行处理。...大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题。
Docker是啥 Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。...容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。...现在我正在看的书是《Docker技术入门与实践》，号称中国第一本讲解Docker 的书籍，而我对Docker的学习也将围绕着这本书展开。...镜像是创建Docker容器的基础，通过版本管理和增量的文件系统，Docker提供了一套十分简单的机制来创建和更新现有的镜像。 用户可以从网上下载一个已经做好的应用镜像，并通过命令直接使用。...可以吧每个容器看作一个简易版的Linux系统环境（包括了root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间），以及与运行在其中的应用程序打包而成的应用盒子。 镜像自身是只读的。
近年大数据成为一项相当热门的名词，几乎所有跟网络有关系的企业，包括政府都在谈大数据，但是中国台湾目前却很少看到真正有运用大数据的企业，真正利用大数据创造出价值。 ...大数据价值来自数据 中国台湾大数据科学家蒋居裕分析指出，经过3年的分析与观察，发现大数据的基本核心价值，最主要还是数据本身，这也是大数据中最有价值的地方，代表大数据时代就是一个“数据为王”的时代...整体来说，蒋居裕以大自然比喻整个资讯科技市场，在大数据的时代，数据就像阳光、空气、水一样，是ICT与所有科学的基础，因此数据本身并不是一个产业，但却是许多产业的价值基础。 ...而要发展数据产品，蒋居裕说，必须有团队、数据、区域、工法与心法五大要素，其中最重要的就是团队，因为数据分析毕竟还是需要人，人才看得懂数据，有人有数据之后，对需要的数据区域利用工具、技能等进行分析。...见中国大数据：大数据时代就是一个“数据为王”
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。...搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用...之前开源的S4，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求...数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ，...数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL ，ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性、关于ETL的产品推荐使用 datastage
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。...通过大数据智能分析软件，律所能够大大提高文档检索效率。例如大数据创业公司Recommind开发的大数据软件能通过机器学习算法进行“预测编码”，大大提高法律文档的检索效率。...Lex Machina的数据分析的数据源主要来自公开的PACER（联邦法庭数据库），PACER的数据一直在那，但是Lex Machina是第一家通过机器学习和自然语言处理等技术从中“淘宝”的公司。...三、大数据应用的自助与创新 与其遥遥无期地坐等大数据厂商开发好用的律师工具，律师们需要自己动手，创造性地利用各种现成的大数据工具和数据源。...零用import.io这样的工具从网站抽取数据（例如房产价格历史数据），并制作成图表。 另外，律师还应当学习掌握目前比较流行的一些数据可视化工具。
我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。...智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。...事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。...10 建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。...大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
以下是吴军博士演讲内容（略有删节）： 今天的主题是“机器智能和2%的世界”， 这是今天讲座的副标题——“数据为王和机器智能的时代”。刚说大数据又说机器智能。这两者有什么关系？2%的人又是怎么回事呢？...，所以这叫做数据驱动的方法，这个方法取得了非常了不起的成果，在之前做语音识别的人只识别了二到三百个英文单词，而且错误率在百分之三十，百分之三十的概念相当于一本书每行十个字就少了三个字，那么这样就很难理解...今天大家不断的从淘宝买东西，将来淘宝会比自己更知道自己需要什么。 现在讲下大数据的关键技术，第一大数据的收集，跟以前不一样的是无意识的。 收集的数据也是非结构化的，不会像调查问卷一样。...这在某种程度上是个机器人了，本质上是大数据的应用。那么再将几个例子，这是我投资的两个公司，这是时代周刊对他们的报道。 这个是智能浇水的机器人。...未来的时代是机器的时代还是人的时代？ 前阵子习主席也提出工业4.0。
微调还针对其他的能力，如 LaMDA 的回复安全性，事实一致性以及质量是通过在 DATASET 上额外训练得来的： 该文发现，占不到预训练数据 0.001% 的额外数据上（算起来也有10M 级别的 Token...FLAN 论文：FINETUNED LANGUAGE MODELS ARE ZERO-SHOT LEARNERS 背景：GPT-3 zero-shot performance 和 few shot 差距大，...500000 的数据集，根据 prompt template 的数量来调整采样数。...使用上图中所有的数据集进行训练，通过结合并随机打乱所有数据集的方式进行 multi task traning。...文中对 prompt 数量的影响做了实验 对于单个任务来说，prompt 的数量越多，任务上的效果越好 当 prompt 数量锁定时，训练数据集增加能够带来额外的效果提升： 数据集数量 T0<
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