Не бойтесь DeepSeek! Пресс-релиз Nvidia говорит, что создание центра ускоренных вычислений AI является наиболее важной инфраструктурой для борьбы с мошенничеством на государственном уровне

Одним из ключей к ведущей технологии искусственного интеллекта Nvidia является ускорение обучения нейронной сети Alexnet Глубина, чтобы вычисления ИИ можно было обрабатывать со сверхскоростью, а ИИ обучался машинным обучением для проведения системы распознавания нейронной сети, аналогичной человеческому мозгу, чтобы ИИ мог думать о том, чтобы сделать обучение Глубина, а метод обработки заключается в том, чтобы скармливать ИИ большое количество данных, чтобы ИИ был «образован» как люди, так же, как люди накапливают «знания», эти базы данных, которые хранят воспоминания в мозгу, помогают людям учиться и расти. Обучение на ошибках — вот почему разработка ИИ включает в себя инвестиции в вычислительную обработку и базы данных данных в дополнение к математическому анализу. Чтобы иметь возможность быстро обрабатывать данные и хранить данные об опыте, ИИ может постепенно взрослеть, например, начиная с детей, учиться расти умными и становиться взрослыми.

Основатель Scale AI Александр Ван особо подчеркивает, что вычислительная мощность чипов NVIDIA ускоряет процесс Глубокого обучения. После того, как США заблокировали экспорт чипов NVIDIA за рубеж, действительно замедлилось время разработки искусственного интеллекта в Китае. В своем недавнем открытом письме на сайте Scale AI, Александр Ван особо обращается к президенту Трампу, чтобы правильно распределить средства на разработку технологий искусственного интеллекта, чтобы AI мог выполнять свои функции в различных областях. Он отмечает, что китайский AI может быстро обогнать американский, основной причиной является то, что США вкладывает большую часть средств в разработку «алгоритмов», а также исследования требуют вложения средств в «вычисления» и «данные», первое ускорит Глубинное обучение AI.