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吴军北京来信:人工智能应该变成通识教育,区块链不是炒概念

吴军北京来信:人工智能应该变成通识教育,区块链不是炒概念 就像今天在每一所理工院校的图书馆,都能找到几台正在播放吴恩达深度学习课程的电脑,10年前,在每一栋理工院校的宿舍楼里,都能看到几本被放在枕边的《数学之美》。 提到人工智能领域的领路人,这两位都曾就职于谷歌的吴老师,影响了一代中国AI学习者。 2006年,当时的谷歌成立还不足10年。时任智能搜索部科学家的吴军,将其在谷歌黑板报发出的一批技术文章整理成集,并以《数学之美》的名字出版发布。无数正对技术世界懵懵懂懂的青年人因为这本书,走上了计算机、数据挖掘、甚至人工智能的道路。 今年3月初,大数据文摘有幸在北京见到了吴军老师,并就当前几个有趣的话题(人工智能的数学基础、区块链、信息焦虑等)和他聊了一小时。 吴军:博士,知名自然语言处理和搜索专家,硅谷风险投资人。吴军博士曾经担任谷歌资深研究员

IBM 取得内存计算新突破,AI 训练能耗降低 80 倍

IBM Research 称,已经开发出了一种内存计算新方法,可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。 在近日 Nature Electronics 期刊上发表的一篇论文中,IBM 研究人员描述了这种新的 “混合精度内存计算” 方法。 IBM 关注传统计算体系结构的不同看法,在这种体系结构中,软件需要在单独的 CPU 和 RAM 单元之间进行数据传输。 据 IBM 称,这种被称为 “冯·诺依曼” 的体系结构设计,为数据分析和机器学习应用制造了一个瓶颈,这些应用需要在处理单元和内存单元之间进行更大的数据传输。传输数据也是一个耗能的过程。 应对这一挑战,IBM 给出的一种方法是模拟相变内存(PCM)芯片,该芯片目前还处于原型阶段,500 万个纳米级 PCM 器件组成 500×2000 交叉阵列。 PCM 的一个关键优势是

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