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7月开始学习大模型，零基础需要多久？

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[论文讲解]MAT: Multi-Agent Reinforcement Learning is A Sequence Modeling Problem

论文传送门：https://arxiv.org/abs/2205.14953 多智能体强化学习讨论群：1017815604

工程师创业不是简单的身份转换。通过从追求完美代码到追求用户价值的转变，工程师才能成为更聚焦结果的创业者。

为了防止本人因为高p被骂，特此出一期p图视频

我p图就差不多这个调调了，家人们可以选择性观看。

头条吃瓜变现玩法，送给喜欢吃瓜的你！

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超越英伟达H100，单卡推理吞吐2300Tokens/s的华为CloudMatrix384 ，人工智能算力自主可控

这是华为新发布的下一代AI数据中心架构，采用华为全自研的昇腾910CNPU和鲲鹏CPU，通过系统性的架构创新，总体性能比肩英伟达的NVlink72。 现在大家看的很清楚，未来世界竞争的主战场在人工智能领域，而竞争的主要对手就是中美。欧洲、日本基本上在人工智能时代已经掉队。 人工智能发展有几个要素，算力、算法、数据和场景。 在算力领域，美国长期处于领先地位。 在算法领域，美国善于提出原创性的算法，中国的强项是落地学习跟进速度很快。2025年初， Deepseek发布，我们看到了中国在人工智能算法领域发展的潜力。在算法领域我们和美国的差距在缩小。 数据和场景领域，因为中国通信网络基础好、互联网渗透广、产业场景丰富，我们在数据和场景方面有优势。 如果从算力、算法、数据和场景几个角度分析中美人工智能发展的优劣势，一段时期以来，我们最弱的是算力。 美国在AI算力领域的代表就是英伟达。英伟达AI芯片也是美国制裁我们的重要筹码。美国希望通过限制英伟达AI芯片对中国出口，遏制中国人工智能的发展。 如果我们不能实现在自主AI芯片基础上的算力突破，我们在未来的人工智能竞争中将处于劣势。 令人欣慰的是，华为云新一代昇腾AI云服务基于CloudMatrix384超节点，通过以数学补物理，以空间换算力，以能源提性能，打破传统AI服务器边界，首创将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU通过全新高速网络MatrixLink全对等互联，形成一台超级“AI服务器”。 我们可以这样讲，有了华为CloudMatrix384，我们在人工智能基础算力建设领域，就可以摆脱对美国英伟达的依赖。各种自主开发的大模型应用就可以部署在基于CloudMatrix384的华为云昇腾AI云服务上。 华为CloudMatrix384不仅仅解决了AI算力基础设施建设的自主可控问题，而且技术性能和英伟达类似解决方案相比，丝毫不弱。 面对华为CloudMatrix384，英伟达CEO黄仁勋称，美国产品与中国替代产品之间的差距正在缩小。华为最新的AI芯片性能与英伟达自己的H200芯片相似。黄仁勋表示，ClouldMatrix 384超节点的集群规模甚至超过了英伟达最新一代Grace Blackwell。