Não tenha medo, DeepSeek! De acordo com o comunicado de imprensa da Nvidia, a criação de um centro de aceleração de IA é a infraestrutura mais importante para combater fraudes em nível nacional.

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Geração do resumo em andamento

Uma das chaves para a liderança da tecnologia de inteligência artificial da Nvidia é acelerar a aprendizagem Profundidade da rede neural Alexnet, permitindo que o cálculo de IA seja processado em alta velocidade, treinando a IA através de aprendizado de máquina para reconhecer sistemas de rede neural semelhantes ao cérebro humano, permitindo que a IA pense em termos de aprendizagem Profundidade. O método de processamento é alimentar a IA com uma grande quantidade de dados, permitindo que a IA seja 'educada' como os seres humanos, assim como os seres humanos acumulam 'conhecimento', ajudando os seres humanos a aprender e crescer, aprendendo com os erros. É por isso que, além de algoritmos, o desenvolvimento da IA também requer investimento em processamento de cálculos e bancos de dados de dados. A IA só pode crescer gradualmente se puder processar dados rapidamente e armazenar dados de 'experiência', assim como as crianças se desenvolvem desde a infância, aprendendo e crescendo em sabedoria até se tornarem adultos.

O fundador da Scale AI, Alexandr Wang, enfatizou especialmente o desempenho computacional dos chips da NVIDIA, acelerando a aprendizagem da Profundidade. Após os Estados Unidos bloquearem a exportação de chips da NVIDIA para o exterior, o progresso no desenvolvimento de IA na China foi de fato retardado. Recentemente, Alexandr Wang fez um apelo especial ao presidente Trump em uma carta aberta no site da Scale AI, pedindo uma distribuição adequada de fundos para o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, permitindo que a IA desempenhe um papel em diferentes áreas. Ele mencionou que a IA da China pode superar rapidamente a dos Estados Unidos, principalmente porque a maior parte dos fundos de desenvolvimento de IA dos Estados Unidos é destinada a "algoritmos", mas também é necessário investir em "computação" e "dados" para pesquisa, acelerando assim a Profundidade da IA.

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