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英伟达发布 Windows 版 TensorRT-LLM 库,为本地运行大模型提速

英伟达发布了 Windows 版本的 TensorRT-LLM 库,称其将大模型在 RTX 上的运行速度提升 4 倍。 GeForce RTX 和 NVIDIA RTX GPU 配备了名为 Tensor Core 的专用 AI 处理器,正在为超过 1 亿台 Windows PC 和工作站带来原生生成式 AI 的强大功能。 TensorRT-LLM 是一个开源库,用于提升上述 GPU 运行最新 AI 大模型(如 Llama 2 和 Code Llama)的推理性能。上个月英伟达发布了面向数据中心的 TensorRT-LLM,现在最新发布的 TensorRT-LLM for Windows 主要是面向家用电脑,将 PC 上运行 LLM 的速度提高了 4 倍。 英伟达还同时发布了帮助开发人员加速 LLM 的工具,包括使用 TensorRT-LLM 优化自定义模型的脚本、TensorRT 优化的开源模型以及展示 LLM 响应速度和质量的开发人员参考项目。

报告:Web 开发岗最易受到 ChatGPT 冲击

编程网站Programiz最新发布了一份调查报告,旨在揭示 ChatGPT 对编程教育领域的影响,并涉及了 ChatGPT 对职业生涯的影响。值得注意的是,此项调查是在GPT-4 发布之前进行的。 该报告基于来自 50 多个国家/地区的 10000 多名受访者的见解,受访者就 ChatGPT 如何改写他们的学习经历、重塑职业道路以及影响他们对 AI 未来世界的愿景发表了看法。其中58% 的受访者为学生,超过一半的受访者只拥有不到一年的编程经验。 一些亮点内容包括: 67% 的受访者表示使用 ChatGPT 作为主要来源或学习编程的辅助手段,大多数受访者使用它来理解编程概念。有72% 的人每周多次使用 ChatGPT 来学习编程。 理解编程概念、调试/改进代码以及理解他人的代码是 ChatGPT 在学习编程过程中的三大主要用途。 ​​​​​​​ 77%的受访者认为 ChatGPT 改善了他们的编程学习体验。只有 6% 的受访者表示 ChatGPT 的回答无法准确满足他们的学习需求。 不相关和不一致的回答 (54%) 是使用 ChatGPT 学习编程时面临的主要挑战。40% 的受访者表示,...

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