2)大规模:OpenAI 在《Scaling Laws for Neural Language Models》中提出 LLM 模型所 遵循的“伸缩法则”，即独立增加训练数据量、模型参数规模或者延长模型训 练时间，预训练模型的效果会越来越好。流程＃1:数据采集。
来源：环球网 【环球网科技综合报道】“第二大脑是什么？它不是互联网上的一个应用，它是介于你和互联网之间的一个新生事物、一个属于个人的数字记忆体，是你的私域大数据，当它和人工智能的算法相结合，就可以为你提供个性的智能服务。
6月21日，北京大学光华管理学院联合腾讯举办“科技创新与管理升维”论坛，集合科技界与产业界的专家学者，共同探讨科技创新的动力、面向未来的管理、技术升维管理的方案。同时，双方在论坛现场共同发布了“企业管理者人工智能通识课”，并正式启动招生。
新京报贝壳财经讯（记者孙文轩）2月26日-29日，2024 MWC（世界移动通信大会）在西班牙巴塞罗那举办，期间，华为数据存储产品线总裁周跃峰面向全球运营商发布AI数据湖、全场景数据保护和DCS全栈数据中心三大创新解决方案。周跃峰指出，在AI时代，数据基础设施建设面临两大挑战。
21世纪经济报道记者白杨 北京报道2024年，AI大模型的火热态势仍在持续，从去年的单模态到今年的多模态，大模型能力不断进化。与此同时，与大模型相关的技术也在不断迭代。目前业界已经明确，决定大模型能力的除了算法、算力、数据等核心因素，还有计算、网络、存储等基础设施能力。
·AI 2.0的发展范式是迭代式的，从“辅助人类”到“全程自动”将会出现三个阶段：人机协同、局部自动和全程自动。创新工场董事长兼首席执行官、创新工场人工智能工程院院长李开复。“在深度学习的重大突破之后，AI已经处于从1.0迈入2.0的拐点。
以下代码演示了如何加载一个预训练的 TensorFlow 模型并进行直接转换为 PyTorch 模型的过程:上述代码首先定义了一个简单的 TensorFlow 模型 SimpleModel 并在 MNIST 数据集上进行了训练。
