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中国超级计算机扩大领先优势:TOP500总量首次超越美国

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 世界上最快的超级计算机在哪里? 刚刚发布的TOP500榜单表明,在超级计算机领域,中国已经全面压倒美国,成为世界第一。神威·太湖之光、天河2号继续蝉联超算排行榜的前两位,这已经是意料之中的事情。 最新的变化是,全球最快的超级计算机排行榜上,中国的超级计算机入围总量达到202台,成为这个榜单上最大的“势力”。 这也是TOP500发布25年以来,美国的最差成绩。 仅仅在六个月之前,TOP500的排行榜上,来自美国的超级计算机还有169台,当时中国入围的数量为160台。尽管美国已经滑落到第二位,但继续下跌的空间几乎没有了。 排名第三的日本,拥有35台。然后是德国,20台。法国18台,英国15台。 在总计算力上,中国超级计算机的表现也超过美国。中国占TOP500 flops的35.4%,而美国大约占29.6%。

提到强化学习只知道AlphaGo?其实,RL在工业界还有这些应用

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 关于作者: Ben Lorica,O’Reilly Media的首席数据科学家,同时是Strata Data Conference和O’Reilly Artificial Intelligence Conference的项目主任。 AlphaGo Zero的出现让人们再次提起了对强化学习的兴趣。紧随深度学习之后,强化学习成为了目前AI领域最热门的话题。 大部分公司对强化学习这个事做了调查和评估,然而很少有人真正搞明白它究竟能做什么。 考虑到RL的概念现在已经被混淆进了一大坨乱七八糟的问题和技术里,我们有必要先给它下个定义。 一般而言,RL的目标是学会如何将观测结果和测量值映射到一系列行为,同时最大化长期奖励。这个概念通常将那些“智能体与环境进行交互并学会最佳决策序列”的应用包括在内。 事实上,很多RL

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