🔥51CTO热榜:2024-11-12

Epoch AI推出数学基准FrontierMath,目前前沿模型测试成功率均低于2%!OpenAI研究科学家Noam Brown说道:「我喜欢看到新评估的前沿模型通过率如此之低。这种感觉就像一觉醒来,外面是一片崭新的雪地,完全没有人迹。」或许,FrontierMath测试成功率突破的那一天,会是AI发展过程中一个全新的里程碑。
Rust为网络分析和捕获提供了各种强大的工具,pcap和pnet提供适合不同抽象级别的特性。对于网络数据的捕获和详细分析以及高性能的需求,pnet和PF_RING特别适合。​
使用Jackson2JsonRedisSerializer​来序列化key和value​,会把Java​对象序列化为JSON​格式的字符串。如果你序列化的是Java​字符串,那么它就会被JSON​格式化,并在最终存储在Redis中时带有双引号。
在高并发的情况下,使用 Task 对象可能会导致大量的内存分配和垃圾回收。使用 ValueTask 可以避免不必要的内存分配,从而提高性能和效率。
当 ApplicationContext 初始化或刷新时发布此事件。这也可以在 ConfigurableApplicationContext 接口中使用 refresh() 方法时发生。这里的初始化是指所有Beans成功加载、后置处理器Beans被检测并激活、所有单例Beans被预实例化,并且 ApplicationContext 容器已准备好使用。
本篇文章我们就分析了异常捕获的实现原理,总的来说并不难,因为所有的信息都静态保存在了异常跳转表(简称异常表)中。并且在不报错时,异常捕获对程序性能没有任何影响,所以放心使用。​
保留不需要实际存在于数据库中的数据,是保持数据库高效运行的一个关键部分。希望这能为使用 pg_partman 的用户,提供一份关于基础和高级的数据保留管理方案的指南。
本研究提出了一个推理边界(RB)框架,系统量化并优化大语言模型(LLMs)在思维链(CoT)任务中的推理能力边界。
我们可以通过实现SchedulingConfigurer接口来自定义相关任务调度的设置,这通常用于设置在执行计划任务时使用的特定TaskScheduler bean,或者以编程方式注册计划任务。
研究人员通过案例研究,利用大型语言模型(LLMs)如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1,探索了思维链(CoT)提示在解码移位密码任务中的表现;CoT提示虽然提升了模型的推理能力,但这种能力并非纯粹的符号推理,而是结合了记忆和概率推理的复杂过程。
六个月的争议后,诺奖级AI AlphaFold3开源了。这个在蛋白质结构预测领域掀起波澜的AI——期待它的开源推动更多科学家的大量创新。文后附有安装和运行步骤详解哦!
刚刚,一款专为消费级显卡设计的全新非自回归掩码图像建模的文本到图像生成模型——Meissonic发布,标志着图像生成即将进入「端侧时代」。
Ilya终于承认,自己关于Scaling的说法错了!现在训练模型已经不是「越大越好」,而是找出Scaling的对象究竟应该是什么。他自曝,SSI在用全新方法扩展预训练。而各方巨头改变训练范式后,英伟达GPU的垄断地位或许也要打破了。
在面试中,考官可能会问到整数类型之间的转换,比如byte和int,它们在大小和取值范围上有什么区别?也可能会问到为什么要用这么多种整数类型。这里其实跟性能优化有关系——不同的类型在内存占用和处理速度上有所不同,我们可以根据需求选择最合适的类型。
不同于传统的先训练后测试模式,测试时训练(Test-Time Training,TTT)在部署阶段面对新的测试样本时,不直接用训练好的模型去推理。
在生产级代码中,条件会变得更长,并且可能会有更多条件。因此,我们可以解决这个问题的一种方法是将这个巨大的条件重构为一个函数。
20 种处理 JSON 数据的常见小技巧,涵盖了从基本的序列化和反序列化到高级的自定义编码和解码。通过这些技巧,你可以更高效、更灵活地处理 JSON 数据。
尽管升级过程中遇到了挑战,但我相信 Spring Boot 3 是 Java 生态系统的一大进步。这些新功能在性能、可扩展性和开发体验上都有显著提升。如果你还没有尝试升级,我鼓励你大胆尝试。不过要做好面对一些波折的准备。
pg_parquet是一个 PostgreSQL 扩展,允许您通过COPY TO/FROM命令,从 PostgreSQL 读取和写入位于S3或文件系统中的 Parquet 文件。
SOP最佳指导,对于系统比如支付环节,发现商家存在违规刷单、异常交易等行为时,通过提前梳理好的SOP手册,对其进行支付、结算、提现能力的快速封禁,防止资损情况的进一步放大。