🔥51CTO热榜：2024-12-09

陶哲轩认为，人擅长从非常少量的数据中推断出下一步该做什么，这是AI不擅长的领域。

在多云系统中，高效地管理 AI 工作负载需要彻底了解成本驱动因素和应用程序优化技术。使用 AI 驱动技术、采用可持续基础设施实践并与不断变化的成本控制解决方案保持同步的组织将能够将运营效率与财务纪律相结合。

LMMs-Lab 团队使用 LLaVA-OV-72B 对 LLaVA-NeXT-8B 中的神经元进行了自动解读，获得了非常多有趣的结果。

既要保证性能又要保证质量，我们往往都会使用异步线程池来处理，然而却增加了很多不确定性因素。由此我设计了一套通用的异步处理SDK，可以很轻松的实现各种异步处理

本文将详细介绍 MySQL 中的 NULL 值处理，包括如何判断、处理和避免常见的错误，帮助你更好地应对实际开发中的问题。

本文总结了八个 Golang 性能优化技巧，旨在帮助开发者避免常见的性能陷阱。

Gradle的设计哲学是提供一种灵活且强大的构建系统，它结合了Ant的灵活性和Maven的依赖管理能力，同时提供了更简洁和强大的构建脚本编写方式。这些特性使得Gradle成为现代软件开发中一个非常受欢迎的构建工具。

选择合适的本地AI框架需要综合考虑多个因素，包括性能、易用性、生态系统、硬件支持等。大家都发展挺快，目前也没有一个框架是完美的，开发者应根据自己的具体需求和项目特点进行选择。

使用线程池消费 MQ 消息并不是一个通用的解决方案。它存在一些缺点，比如可能会导致消息顺序性问题，以及服务器 CPU 使用率的飙升风险。此外，如果在多线程环境中调用第三方接口，可能会造成第三方服务的超负荷甚至崩溃。

在开闭原则中，抽象化是一个关键，解决问题的关键在于抽象化，在 JAVA 语言这种面向对象的语言中，可以给系统定义出一个一劳永逸的，不再更改的抽象化的设计，此设计允许拥有无穷无尽的实现层被实现。

许多HTTP通讯是由一个用户代理初始化的并且包括一个申请在源服务器上资源的请求。最简单的情况可能是在用户代理（UA）和源服务器（O）之间通过一个单独的连接来完成。

• .NET 9及更高版本：微软已经发布了.NET 9，该版本在性能、安全性和功能方面进行了大量改进。未来，.NET的更高版本将继续引入创新技术和功能，满足开发者不断变化的需求。

现如今API接口的编写与调试已成为开发人员不可或缺的技能，工欲善其事，必先利其器，选择一款优秀的API管理工具显得尤为重要。本文大姚给大家推荐10款程序员常用的API管理工具，大家可以根据自身和团队情况按需选择一款进行使用。

在卷积，全连接等神经网络中，都只考虑不随意的线索，只关注重要的特征信息。

BenchmarkSQL 会收集详细的性能统计数据，和操作系统性能数据（如果配置了的话）。示例的配置文件，默认会输出到一个以 my_result_ 开头的目录中。使用generateReport.sh脚本创建包含图形的 HTML 文件。这需要安装 R 语言，不过这超出了本文的范围。

本文通过大白话的方式介绍了大模型的一个基础训练过程，以及浅显的展示了大模型究竟大到了哪里，从而理解大模型训练庞大的数据为什么那么贵，随着技术的快速发展，相信未来大模型一定会对我们的生活产生非常大的影响。

数据的形式类似于 instructiong tuning 的常见形式，有多个选项以及正确选项。同一时间，OpenAI 还发布了一个强化微调研究项目，鼓励学者专家们上传自己领域的独特数据，测试他们的强化微调能力。

在这个学习旅程中，我们不仅深入探讨了各类分类器的原理和应用，还通过实践加深了对模型构建过程的理解。通过使用不同的算法，如线性SVC、K-近邻分类器、支持向量分类器及集成方法如随机森林和AdaBoost，我们看到了数据处理和模型训练的多样性。

人们经常用“具体问题具体分析”来适应不确定性，工匠的思维是对问题进行分类，然后尝试是否存在通用的解法，可能不是最优的解，但肯定是一个可用的解。对于大模型应用而言，也是如此。

美国本科生最难数学竞赛，o1 pro竟然只用半小时就全部做出来了？要知道，参赛学生的正常答题时长是6小时。不过网友们仔细看它的解题过程后发现，错误率似乎高达100%，12道题没有一道完全正确？

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