23:57官方账号Andrew Ng@AndrewYNg精选Andrew Ng联合Cerebras推出新课程,教授如何通过推理优化硬件加速LLM应用。课程聚焦Cerebras Wafer-Scale Engine,该硬件通过减少权重搬运实现比典型GPU快数倍的token生成。学员将对比GPU、TPU和Cerebras的架构差异,并动手构建网页个性化、市场信号多步分析等实时应用。课程还涵盖利用快速推理优化代理编码工作流,适合延迟敏感场景。技巧CerebrasAndrew NgDeepLearning.AI推荐理由:吴恩达亲自推的实战课,教你用Cerebras芯片让LLM推理快几倍,还能做实时翻译和语音agent,想上手硬核加速的别错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cerebras
16:13量子位@思邈Noiz AI联合香港科技大学和清华大学开源了一款音频生成大模型。该模型仅需4步推理即可生成高质量音频,在单张GPU上推理速度达到0.24秒。其高效架构显著降低了音频生成的计算门槛。开源代码和模型权重已在GitHub发布,支持多种音频生成任务。AI模型音频生成开源模型Noiz AI推荐理由:噪点AI和港科大、清华联手做了一个音频模型,4步生成只要0.24秒,比同类快很多,还开源了,想玩音频AI的可以试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 音频生成