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】【“神经元网络加速技术(基础版)”
蓝图已发放,相关知识与数据开始灌输……】
嗡——
一股庞大而精深的信息流瞬间涌入林风的脑海!
不同于以往的知识点梳理,这次是成体系的算法原理、架构设计、甚至是一些底层的硬件优化技巧!
梯度下降的优化变种、模型并行的初步思想、利用多核cpU进行数据预处理加速、针对特定指令集进行的计算优化……
这些知识,对于2008年的地球科技水平来说,绝对是超前且极具价值的!
林风本身就有深厚的编程功底,此刻在系统灌输和自身理解的双重作用下,很快就消化吸收了这份蓝图的核心内容。
他眼中精光大盛!
太值了!
这450积分花得太值了!
表面上看,这项技术没有立刻带来新产品或新功能。
但林风深知,对于一家以AI为核心竞争力的公司来说,什么最重要?
是迭代速度!
AI模型的训练,往往需要消耗大量的计算资源和时间。
训练速度越快,意味着可以更快地验证新的算法思路,更快地优化现有模型,更快地响应市场需求,更快地将新的AI功能推向用户!
这“神经元网络加速技术”
,虽然只是基础版,但足以让未来智能在AI研发的“军备竞赛”
中,抢占先机!
能够将训练时间缩短三到五成,这在AI领域,简直就是开了“加速挂”
!
这将大大加快“智学星”
中“AI家教”
的进化速度,让它的对话更流畅、解题更智能、批改更精准!
更重要的是,这也为林风未来训练更复杂、更强大的AI模型(比如他心心念念的图像识别cNN模型、甚至未来可能涉及的自然语言大模型)奠定了基础!
没有高效的训练手段,再好的算法蓝图也只是空中楼阁!
“这才是真正的核心科技啊……”
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