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NVIDIA GTC 2023 将展示 AI 计算系统、生成式 AI 、工业元宇宙与机器人的最新进展,并有黄仁勋主题演讲、OpenAI 和 DeepMind 创始人会谈等丰富活动

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【慧聪通信网】2023 年 2 月 21 日 C NVIDIA 宣布公司创始人兼首席执行官黄仁勋将在 GTC 2023 上发表主题演讲,介绍生成式 AI、元宇宙、大型语言模型、云计算等领域的最新进展。这场为期四天的活动包括由众多研究者、开发者和行业领袖主持的 650 多场会议,几乎涵盖了所有计算领域,预计将有超过 25 万人报名参加。本届 GTC 上还将举办黄仁勋和 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 的炉边谈话以及来自 DeepMind 的 Demis Hassabis、来自 Stability AI 的 Emad Mostaque等大咖的谈话。 现在就可以登录免费报名参加本届 GTC。 黄仁勋表示:“AI 正迎来有史以来最辉煌的时刻。新的 AI 技术和迅速蔓延的应用正在改变科学和各行各业,并为成千上万的新公司开辟新的疆域。这将是我们迄今为止最重要的一次 GTC。” 黄仁勋的主题演讲将于北京时间 3 月 21 日晚 11:00 开始全球首播,并于北京时间 3 月 22 日上午 10:00 开始中国重播。您无需报名即可观看主题演讲。 出席 GTC 2023 的其他重要演讲者包括:● Soumith Chintala,Meta 研究人员兼 Pytorch 的创造者● Paul Debevec,Netflix Eyeline Studios 首席研究官● Kathryn Guarini,IBM 公司首席信息官● Tony Hemmelgarn,西门子数字工业软件首席执行官● Sergey Levine, 加利福尼亚大学伯克利分校副教授● Thomas Schulthess,苏黎世联邦理工学院瑞士国家超级计算中心主任● Kathy Smith,美国南加州大学艺术家兼教授● Ashok Srivastava,Intuit 首席数据官 参加本届大会的其他企业机构包括:阿里云、 Amazon Robotics、亚马逊云科技、字节跳动、戴尔科技、德勤、Epic Games、福特汽车、Fraunhofer、通用汽车、谷歌、慧与、浪潮、捷豹路虎、快手、联想、微软、麻省理工学院、Oracle Cloud、飞桨PaddlePaddle、皮克斯、三星、壳牌、腾讯云、台积电、VMware、xFusion等(按照英文名称首字母排序)。 聚焦研究GTC 还将举办业界知名研究人员的圆桌论坛,NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 的谈话以及超过 65 场聚焦生成式 AI 的会议。黄仁勋与 OpenAI 首席科学家 Sutskever 的炉边谈话将于太平洋时间 3 月 22 日上午 9 时播出并且可以在之后点播。 值得关注的会议包括:● 与 Adobe 首席产品官 Scott Belsky 和 NVIDIA 应用研究副总裁 Bryan Catanzaro 的炉边谈话,探讨生成式 AI 如何改变创作流程。● 与 NVIDIA 汽车团队对话,讨论生成式 AI 如何彻底改变自动驾驶汽车的开发。● 面向广大观众的谈话,揭开生成式 AI 神秘面纱。● 与 AI 艺术家 Refik Anadol、现代艺术博物馆策展人 Paola Antonelli 和 Michelle Kuo 以及 NVIDIA Omniverse 副总裁 Richard Kerris 一起讨论 AI 对艺术的影响。● 与机器人专家讨论 AI 如何利用模拟来推进机器人的现实部署。● 由安进、欧特克、亚马逊云科技、Evozyne、通用汽车、西奈山伊坎医学院、伦敦时装学院、微软研究院和韩国电信主持的多场关于生成式 AI 如何应用于从内容创作到图形学再到药物研发等行业的会议。 中国特别活动本次 GTC 将特别针对中国用户举办三个主题活动,包括中国 AI 主题日 (China AI Day)以及面向中国初创公司和高性能加速网络专场活动。 中国 AI 主题日包括十余场由阿里巴巴、百度、快手、腾讯、网易、字节跳动与 NVIDIA 专家带来的精彩演讲,探讨互联网、数字孪生、元宇宙领域的前沿 AI 应用。Inception 特别活动将呈现 AI 初创企业在中国市场的发展和机会,探索中国 AI 初创力量。高性能加速网络专场活动则将着重介绍 NVIDIA 网络技术如何助力企业构建全栈计算基础架构。 此外,本届 GTC 中国还将举办 37 场由 NVIDIA 技术和市场营销专家主持的 Watch Party (观看派对),针对主题演讲和“黄仁勋与 Ilya Sutskever 的炉边谈话”、“通过 AI 职业生涯改变世界”、“NVIDIA Omniverse 用户大会”等一系列热门会议进行中文讲解和实时在线答疑,为用户提供更加沉浸式的参会体验。 学习和职业发展机会GTC 为各个职业阶段的参与者提供学习机会。只要报名参加本届 GTC,就能以优惠价格参加由 NVIDIA 深度学习培训中心(DLI)组织的为期一天的教学引导式动手实践技术研讨会。您将使用云端 GPU 实验环境亲手开发实践,获取技能与经验,并取得 NVIDIA 培训证书。 该培训为中文在线课程,且有讲师实时授课答疑。 为了强化 AI 工作队伍并创建一个更具包容性的 AI 生态系统,本届 GTC 将为职场新人和学生参与者举办多场培训与会议,帮助他们开启 AI 职业发展道路。 初创企业会议GTC 为初创企业提供直接向 AI、数据科学和机器学习专家学习的机会。NVIDIA 初创加速计划是一个旨在培养尖端初创企业的全球计划,目前已拥有 13000 多名成员。该计划将开设帮助初创企业发展业务和获得行业知识的会议。拥有 400 余家风险投资公司成员的 NVIDIA 风险投资联盟计划将举办专为投资者设计的会议。 初创企业会议包括:生成式 AI 初创企业的基本技术、2023 年新兴创业主题 C 生成式 AI 和顺应趋势――初创企业的生成式 AI。 NVIDIA 金融分析师问答NVIDIA 将于太平洋时间上午 10 点主题演讲之后举行金融分析师问答环节。届时您可在 investor.nvidia.com上收听。 关于NVIDIA自 1993 年成立以来,NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 一直是加速计算领域的先驱。NVIDIA  1999 年发明的 GPU 驱动了 PC 游戏市场的增长,并重新定义了现代计算机图形,开启了现代 AI 时代,推动了元宇宙的创建。NVIDIA 现在是一家全栈计算公司,其数据中心规模的产品正在重塑整个行业。

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  NVIDIA今日宣布公司创办人暨首席执行官黄仁勋将在GTC 2023发表主题演讲,内容将涵盖在人工智能、元宇宙、大型语言模型、云计算等方面的最新进展。   预计将有超过25万人报名参加这次为期四天的线上大会,大会邀集来自几乎所有运算领域研究人员、开发人员和行业领袖的650多个议程。 GTC安排黄仁勋与OpenAI联合创办人Ilya Sutskever进行炉边谈话,并还包括邀请到DeepMind创办人暨执行长Demis Hassabis、Stability AI创办人暨执行长Emad Mostaque以及许多其他企业领导者的演讲。 即日起开放免费报名。   黄仁勋表示:”这是我们在AI史上见证到的最非凡时刻,新的AI技术和迅速普及的应用正在改变科学和产业,并为成千上万的新公司开辟新领域。 这将是我们迄今为止最重要的 GTC。”

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OpenAI官网文档: https://platform.openai.com/docs/introductionhttps://platform.openai.com/docs/introduction 给定提示,模型将返回一个或多个预测完成,还可以返回每个位置的替代令牌的概率。 https://api.openai.com/v1/completions POST Request Body 【model】string 必填 使用的模型ID。您可以使用模型API列表查看所有可用的模型,有关它们的描述,请参阅我们的模型概述。 【prompt】string 或 array 可选 默认值<|endoftext|> 生成完成的提示,编码为字符串、字符串数组、token数组或token数组的数组。 请注意,<|endoftext|>是模型在训练期间看到的文档分隔符,因此,如果未指定提示,则模型将从新文档的开头生成。 【suffix】string 可选 默认值null 插入文本完成后出现的后缀。 【max_tokens】integer 可选 默认值16 完成时要生成的最大token数量。 提示的token计数加上max_tokens不能超过模型的上下文长度。大多数模型的上下文长度为2048个token(最新模型除外,支持4096个)。 【temperature】number 可选 默认值1 使用什么样的采样温度,介于0和2之间。较高的值(如0.8)将使输出更加随机,而较低的值(例如0.2)将使其更加集中和确定。 我们通常建议更改它或top_p,但不能同时更改两者。 【top_p】number 可选 默认值1 一种用温度采样的替代品,称为核采样,其中模型考虑了具有top_p概率质量的token的结果。因此,0.1意味着只考虑包含前10%概率质量的token。 我们通常建议改变它或temperature,但不能同时更改两者。 【n】integer 可选 默认值1 每个提示要生成多少个完成。 注意:由于此参数会生成许多完成,因此它可以快速消耗您的token配额。小心使用,并确保您对max_tokens和stop有合理的设置。 【stream】boolean 可选 默认值false 是否流回部分进度。如果设置,token将在可用时作为仅数据服务器发送的事件发送,流将以data:[DONE]消息终止。 【logprobs】integer 可选 默认值null 按可能性概率选择token的个数。 例如,如果logprobs为5,API将返回5个最有可能的token的列表。 API将始终返回采样token的logprob,因此响应中可能最多有logprobs+1元素。 logprobs的最大值为5。 【echo】boolean 可选 默认值false 除了完成之外,回显提示 【stop】string 或 array 可选 默认值null 最多4个序列,API将停止生成进一步的token。返回的文本将不包含停止序列。 【presence_penalty】number 可选 默认值0 取值范围:-2.0~2.0。 正值根据新token到目前为止是否出现在文本中来惩罚它们,这增加了模型谈论新主题的可能性。 【frequency_penalty】number 可选 默认值0 取值范围:-2.0~2.0。 正值根据迄今为止文本中的现有频率惩罚新token,从而降低了模型逐字重复同一行的可能性。 【best_of】integer 可选 默认值1 在服务器端生成best_of个完成,并返回“最佳”(每个token的日志概率最高)。结果无法流式传输。 与n一起使用时,best_of控制候选完成的数量,n指定要返回的数量Cbest_of必须大于n。 注意:由于此参数会生成许多完成,因此它可以快速消耗token配额。小心使用并确保您对max_tokens和stop进行了合理的设置。 【logit_bias】map 可选 默认值null 修改完成时出现指定token的可能性。 接受将token(由其在GPT token生成器中的token ID指定)映射到从-100到100的相关偏差值的json对象。 您可以使用此token工具(适用于GPT-2和GPT-3)将文本转换为token ID。在数学上,偏差在采样之前被添加到模型生成的逻辑中。确切的效果因模型而异,但-1和1之间的值应该会降低或增加选择的可能性;-100或100这样的值应该导致相关token的禁止或独占选择。 例如,可以传递{“50256”:-100}以防止生成<|endoftext|>的token。 【user】string 可选 代表最终用户的唯一标识符,可帮助OpenAI监控和检测滥用。 基于已有的知识回答问题 与AI机器人的开放式对话 翻译功能 更多示例参照官网?OpenAI APIAn API for accessing new AI models developed by OpenAIhttps://platform.openai.com/examples