Pas besoin d'avoir peur de DeepSeek ! Selon le communiqué de presse de Nvidia, la création d'un centre de calcul accéléré par l'IA est l'infrastructure la plus importante pour lutter contre la fraude à l'échelle nationale.
L'une des clés de la technologie d'intelligence artificielle de pointe de Nvidia est d'accélérer l'apprentissage en profondeur du réseau neuronal Alexnet, permettant ainsi un traitement ultra-rapide des calculs d'IA. En entraînant l'IA à travers l'apprentissage automatique pour reconnaître les réseaux neuronaux similaires à ceux du cerveau humain, l'IA est capable de penser en profondeur. Le processus consiste à nourrir l'IA avec une grande quantité de données, permettant à l'IA de s'éduquer '' comme les humains accumulent des connaissances '', ces bases de données de stockage de la mémoire dans le cerveau humain aident à l'apprentissage et à la croissance, apprenant des erreurs. C'est pourquoi le développement de l'IA nécessite non seulement des algorithmes, mais aussi des investissements dans le traitement des calculs et les bases de données de données. Pour grandir progressivement, l'IA doit être capable de traiter rapidement les données et de stocker des données d'`` expérience '', tout comme un enfant se développe en apprenant et en croissant pour devenir adulte.
Le fondateur de Scale AI, Alexandr Wang, a particulièrement souligné que les performances de calcul des puces NVIDIA accélèrent l'apprentissage en profondeur. Après que les États-Unis aient bloqué l'exportation de puces NVIDIA à l'étranger, cela a effectivement retardé le calendrier de développement de l'IA en Chine. Récemment, dans une lettre ouverte sur le site officiel de Scale AI, Alexandr Wang a spécifiquement appelé le président Trump à allouer judicieusement les fonds pour le développement de la technologie de l'IA, afin que l'IA puisse être utilisée dans différents domaines. Il a mentionné que l'IA chinoise pourrait dépasser rapidement celle des États-Unis, principalement parce que la majeure partie des fonds de développement de l'IA aux États-Unis sont investis dans les "algorithmes", mais que des fonds de recherche doivent également être investis dans le "calcul" et les "données", le premier accélérant la profondeur de l'IA.
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Pas besoin d'avoir peur de DeepSeek ! Selon le communiqué de presse de Nvidia, la création d'un centre de calcul accéléré par l'IA est l'infrastructure la plus importante pour lutter contre la fraude à l'échelle nationale.
L'une des clés de la technologie d'intelligence artificielle de pointe de Nvidia est d'accélérer l'apprentissage en profondeur du réseau neuronal Alexnet, permettant ainsi un traitement ultra-rapide des calculs d'IA. En entraînant l'IA à travers l'apprentissage automatique pour reconnaître les réseaux neuronaux similaires à ceux du cerveau humain, l'IA est capable de penser en profondeur. Le processus consiste à nourrir l'IA avec une grande quantité de données, permettant à l'IA de
s'éduquer '' comme les humains accumulent desconnaissances '', ces bases de données de stockage de la mémoire dans le cerveau humain aident à l'apprentissage et à la croissance, apprenant des erreurs. C'est pourquoi le développement de l'IA nécessite non seulement des algorithmes, mais aussi des investissements dans le traitement des calculs et les bases de données de données. Pour grandir progressivement, l'IA doit être capable de traiter rapidement les données et de stocker des données d'`` expérience '', tout comme un enfant se développe en apprenant et en croissant pour devenir adulte.Le fondateur de Scale AI, Alexandr Wang, a particulièrement souligné que les performances de calcul des puces NVIDIA accélèrent l'apprentissage en profondeur. Après que les États-Unis aient bloqué l'exportation de puces NVIDIA à l'étranger, cela a effectivement retardé le calendrier de développement de l'IA en Chine. Récemment, dans une lettre ouverte sur le site officiel de Scale AI, Alexandr Wang a spécifiquement appelé le président Trump à allouer judicieusement les fonds pour le développement de la technologie de l'IA, afin que l'IA puisse être utilisée dans différents domaines. Il a mentionné que l'IA chinoise pourrait dépasser rapidement celle des États-Unis, principalement parce que la majeure partie des fonds de développement de l'IA aux États-Unis sont investis dans les "algorithmes", mais que des fonds de recherche doivent également être investis dans le "calcul" et les "données", le premier accélérant la profondeur de l'IA.