OpenAI - AI in the EnterpriseAI in the Enterprise Lessons from seven frontier companiesContents A new way to work 3 Executive summary 5 Seven lessons for enterprise AI adoption Start with evals 6 Embed AI into your products models 13 Get AI in the hands of experts 16 Unblock your developers 18 Set bold automation goals 21 Conclusion 22 More resources 24 2 AI in the EnterpriseA new way to work As an AI research and do their best work with sophisticated, complex, interconnected workflows and systems. We’re seeing AI deliver significant, measurable improvements on three fronts: 01 Workforce performance Helping people0 码力 | 25 页 | 9.48 MB | 5 月前3
Powered by AI: A Cambrian Explosion for C++ Software Development Tools`University of Massachusetts Amherst Powered by AI: A Cambrian Explosion for C++ Software Development Tools Emery BergerCretaceous–Paleogene (K-Pg) extinction eventCretaceous–Paleogene (K-Pg) extinction ALLOCATED MEMORY USAGE GPU UTIL %, PEAK MEMORY (MB/s) MEMORY PYTHON NATIVE AI-powered optimizations!AI-powered optimizations... COMING SOON!evolveevolve profiler that suggests optimizationsevolve0 码力 | 128 页 | 23.40 MB | 6 月前3
Real-Time Unified Data Layers:
A New Era for Scalable Analytics,
Search, and AILayers: A New Era for Scalable Analytics, Search, and AI v 1.1Table of Contents Introduction 1. The Interconnection of Analytics, Search, and AI 2. What is a Real-Time Unified Data Layer? 3. Why Do experiences and ensure performance. 32. The Interconnection of Analytics, Search, and AI Analytics, search, and AI are deeply interconnected in how they process, interpret, and extract value from data information, enhancing discoverability, accelerating decision-making, and improving operational efficiency. AI acts as the intelligence layer, optimizing both search and analytics by making them faster, smarter0 码力 | 10 页 | 2.82 MB | 5 月前3
Kubernetes for Edge Computing across
Inter-Continental Haier Production SitesKubeflow Chinese community initiator • 企业级产品与解决方案 • Compass: 打通业务与数据、从数字化到智能化转 型 • Clever: 基于容器的 AI PaaS 平台(AI Devops、资 源管理任务调度) 工业互联网平台 - 制造业大势所趋 • 全球工业互联网平台数量 > 150 国家 研究内容 代表成果 政策扶持 工业互联网综合平台,采用数据流打通与 传统工业应用:SCADA, MES, ERP, SAP, ORACLE • 互联网类应用:顺逛,海尔商 城,巨商会,海尔服务,好空 气,海尔洗衣机,海尔优家, 嗨付,够花 • 应用:统一架构模型,统一服 务总线 • 体系:用户体系,产品体系, 流程体系 • 管理:服务集成,统一管理 应用互联互通 应用形态复杂 • KPI: 峰值CPU利用率不低 于30% • 资源申请:按峰值30%进 负载均衡 应用编排 日志监控 告警 服务发现 API 业务中台 多租户管理 运维中台 云端操作系统 数据中台 面向数据与智能 数据管理 大数据 机器学习 资源管理 深度学习 AI工具 API IOT中台 面向行业解 决方案 边缘计算 数据通道 数据分析 API 海尔工业互联网 - 微服务之框架支持 Netflix Config Server (git based)0 码力 | 33 页 | 4.41 MB | 1 年前3
DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient
Mixture-of-Experts Language ModelDeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model DeepSeek-AI research@deepseek.com Abstract We present DeepSeek-V2, a strong Mixture-of-Experts (MoE) language model consisting of 8.1T tokens. Compared with the corpus used in DeepSeek 67B (our previous release) (DeepSeek-AI, 2024), this corpus features an extended amount of data, especially Chinese data, and higher data quality function in FFNs), unless specifically stated, DeepSeek-V2 follows the settings of DeepSeek 67B (DeepSeek-AI, 2024). 2.1. Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency Conventional Transformer0 码力 | 52 页 | 1.23 MB | 1 年前3
Python 标准库参考指南 3.7.13 ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1000 21.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1015 21.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点: • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型,并且因此具有以下最高指导原则——计 算机必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下,1.1 和 2 文件系统的操 498 Chapter 16. 通用操作系统服务 The Python Library Reference, 发布 3.7.13 作,其权限语义可能超出常规的 POSIX 权限位模型。 在 3.3 版更改: 添加 dir_fd、effective_ids 和 follow_symlinks 参数。 在 3.6 版更改: 接受一个path-like object。 os.F_OK0 码力 | 1846 页 | 9.09 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.7.13 ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1058 21.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1074 21.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点: • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型,并且因此具有以下最高指导原则——计算机 必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下,1.1 和 2 Library Reference, 发布 3.7.13 注解: 即使access() 指示 I/O 操作会成功,但实际操作仍可能失败,尤其是对网络文件系统的操作, 其权限语义可能超出常规的 POSIX 权限位模型。 在 3.3 版更改: 添加 dir_fd、effective_ids 和 follow_symlinks 参数。 在 3.6 版更改: 接受一个path-like object。 os.F_OK0 码力 | 1961 页 | 9.14 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.6.15 ElementTree —ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1010 20.6 xml.dom —文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1025 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点: • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型,并且因此具有以下最高指导原则——计算机 必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下,1.1 和 2 fp: return fp.read() 注解: 即使access() 指示 I/O 操作会成功,但实际操作仍可能失败,尤其是对网络文件系统的操作, 其权限语义可能超出常规的 POSIX 权限位模型。 在 3.3 版更改: 添加 dir_fd、effective_ids 和 follow_symlinks 参数。 在 3.6 版更改: 接受一个path-like object。 os.F_OK0 码力 | 1886 页 | 8.95 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.6.15 ElementTree —ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1010 20.6 xml.dom —文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1025 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点: • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型,并且因此具有以下最高指导原则——计算机 必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下,1.1 和 2 fp: return fp.read() 注解: 即使access() 指示 I/O 操作会成功,但实际操作仍可能失败,尤其是对网络文件系统的操作, 其权限语义可能超出常规的 POSIX 权限位模型。 在 3.3 版更改: 添加 dir_fd、effective_ids 和 follow_symlinks 参数。 在 3.6 版更改: 接受一个path-like object。 os.F_OK0 码力 | 1886 页 | 8.95 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.8.20 ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1046 20.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1063 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。与float 数据类型相比,它具有以下几个 优点: • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型,并且因此具有以下最高指导原则——计 算机必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是完全精确的。相比之下,1.1 和 list(map(round, sat.quantiles(n=10))) [810, 896, 958, 1011, 1060, 1109, 1162, 1224, 1310] 为了估算一个不易解析的模型分布,NormalDist 可以生成用于 蒙特卡洛模拟 的输入样本: >>> def model(x, y, z): ... return (3*x + 7*x*y - 5*y) / (11 * z)0 码力 | 1927 页 | 9.69 MB | 9 月前3
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