AI模型推理训练

英特尔®酷睿™至尊200系列台式机处理器是首款面向台式机平台的AI PC处理器，为发烧友带来卓越的游戏体验和行业领先的计算性能，同时显著降低功耗。这些处理器拥有多达8个下一代性能核心（P-cores）和多达16个下一代能效核心（E-cores），与上一代相比，在多线程工作负载中性能提升高达14%。这些处理器是首款为发烧友配备神经处理单元（NPU）的台式机处理器，内置Xe GPU，支持最先进的媒体功能。

DataGemma是世界上首个开放模型，旨在通过谷歌数据共享平台的大量真实世界统计数据，帮助解决AI幻觉问题。这些模型通过两种不同的方法增强了语言模型的事实性和推理能力，从而减少幻觉现象，提升AI的准确性和可靠性。DataGemma模型的推出，是AI技术在提升数据准确性和减少错误信息传播方面的重要进步，对于研究人员、决策者以及普通用户来说，都具有重要的意义。

HumanPlus是一个研究项目，旨在通过模仿人类动作来训练人形机器人，从而实现自主技能学习。该项目通过模拟强化学习训练低级策略，并将这些策略应用到真实世界中，实现实时跟踪人类身体和手部动作。通过影子模仿技术，操作员可以远程操作机器人收集全身数据，用于学习不同任务。此外，通过行为克隆技术，机器人能够模仿人类技能，完成各种任务。

AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。

曼巴字节是一种无标记的语言模型，直接从原始字节中学习，消除了子词标记化的偏见。它在字节上运行，但会导致序列显著变长，标准的自回归Transformer在这种情况下的扩展性较差。我们在字节序列上自回归训练了曼巴字节，这是Mamba状态空间模型的无标记适应。我们的实验表明，与其他字节级模型相比，曼巴字节具有较高的计算效率。我们还发现，曼巴字节在与最先进的子词Transformer的竞争中表现出色，甚至超越其性能。此外，由于长度的线性扩展，曼巴字节在推理过程中比Transformer具有更快的速度。我们的发现证实了曼巴字节在实现无标记语言建模方面的可行性。

BiTA是一种用于大型语言模型的双向调节方法，通过简化的半自回归生成和草稿验证来加速大型语言模型。BiTA作为一种轻量级的插件模块，能够无缝提升现有大型语言模型的推断效率，而无需额外的辅助模型或产生显著的额外内存成本。应用BiTA后，LLaMA-2-70B-Chat在MT-Bench基准测试上实现了2.7倍的加速。广泛的实验证实我们的方法超越了最先进的加速技术。

E^2-LLM是一种高效极限扩展的大语言模型方法，通过仅需一次训练过程和大幅降低的计算成本，实现了对长上下文任务的有效支持。该方法采用了RoPE位置嵌入，并引入了两种不同的增强方法，旨在使模型在推理时更具鲁棒性。在多个基准数据集上的综合实验结果证明了E^2-LLM在挑战性长上下文任务上的有效性。

这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核，该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。

Astraios是一个提供大型语言模型Fine-tuning的平台，提供了多种参数高效Fine-tuning方法，以及多种规模的模型选择。用户可以在该平台上进行大规模语言模型的Fine-tuning，并获得最佳的成本-性能平衡。平台还提供了丰富的模型、数据集和文档，方便用户进行相关研究和开发。定价灵活，适用于不同规模的用户需求。

Meta 4 WCS AI是一款基于Intel TF-iDF的相似度引擎，可为用户提供关键的调试信息，助力业务流程优化。