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开源不会越来越落后! Meta 官宣 Llama 3:最大 4000 亿参数,性能碾压一众闭源大模型
性能
开源
meta
模型
数据
导语:Meta 首席执行官马克·扎克伯格在声明中表示:“我们相信 Meta AI 现在是您可以自由使用的最智能的人工智能助手。”
深度学习与Python
2024-04-19
144
0
Linux 一社区封杀大模型代码!“shit”7次出现在小作文,网友:此举非常明智!
工具
模型
算法
Gentoo
linux
4 月 14 日,Gentoo 理事会一致通过了一项新的 AI 政策:明令禁止向 Gentoo 提供任何借助 AI 自然语言处理工具创建的内容。如果此类工具不涉及版权、道德和质量问题,则可重新讨论这一动议。
深度学习与Python
2024-04-19
84
0
利用 GitOps 优化阿迪达斯的容器平台
容器
存储
集群
配置
优化
阿迪达斯(Adidas)最近讨论了他们如何将平台配置演变为基于 GitOps 的设置。在一系列的博客文章中,阿迪达斯详细阐述了 GitOps 在其容器平台中的使用情况,以及他们计划如何改进其平台的管理。
深度学习与Python
2024-04-19
65
0
替代 Redis 的一场赛跑,刚刚 Linux 基金会宣布了“赢家”
开发
开发者
linux
开源
redis
在云厂商眼里,Redis 犹如抢劫犯一样夺走了他们为开放社区做贡献的权利,而在 Redis 商业公司看来,这些云厂商们正不断从他们这里白嫖更多代码和资源。
深度学习与Python
2024-04-19
142
0
“指标平台”掀起数智风暴:AI 对话已达 95% 准确率、100% 可解释!
企业
数据分析
管理
解决方案
数据
随着数字化时代的快速发展,“数智化”已经成为企业获取竞争优势、提升运营效率和创新能力的关键。数智竞争力不仅涉及数据处理和智能决策的能力,更关乎企业在复杂多变的市场环境中快速响应和适应的能力。在 Kyligence 2024 数智论坛暨春季发布会上,Kyligence 发布的 Kyligence AI 解决方案给了企业很多运营启示。
深度学习与Python
2024-04-19
107
0
微软跨平台开发新思路:React Native 如何赋能 Office、Teams、Xbox 等应用?
开发
跨平台
react
native
office
专访:尽管微软有一些自己研发的框架,但仍是使用 React Native 进行跨平台开发的最大牌用户之一。
深度学习与Python
2024-04-19
99
0
AI 时代,这个团队正在打造全世界最复杂的高性能编辑器
开发
自动化测试
编辑器
测试
高性能
随着人机界面交互的演进,UI 设计工具的时代也在悄然更迭。Photoshop 曾是网页设计师人手必备的像素时代设计工具;后来,Sketch 结合矢量设计,取代 Photoshop 成为专用界面设计工具;而后,Figma 横空出世,将设计工具带入协同时代。而 Motiff 期待成为下一个时代——AI 时代的界面设计引领者。
深度学习与Python
2024-04-19
88
0
AI 数据中心的能源困境
人工智能
服务器
集群
数据中心
芯片
在人工智能热潮的大背景下,行业对 AI 计算集群的需求激增,对数据中心容量的需求也水涨船高,进而给电网、发电能力和环境带来了极大压力。数据中心容量严重制约着 AI 行业的发展,特别是在模型训练方面更是如此,因为用于训练的大量 GPU 一般需要放在一处才能实现速度飞快的芯片间网络连接。AI 推理能力则受到各个地区数据中心的容量的制约,新一代模型也进一步加重了推理层面的瓶颈。
深度学习与Python
2024-04-19
148
0
敏捷架构、精益架构,还是两者兼而有之?
产品
架构
解决方案
开发
敏捷
多年来,我们会听到人们将他们的软件架构称为“精益和敏捷”的架构。这让我们不禁思考精益和敏捷实践究竟如何助力团队在软件产品的架构设计上取得突破?有些人将这两者混为一谈,认为精益和敏捷在很大程度上是相似的方法。但我们认为,在软件架构的语境下,精益和敏捷方法有着本质的不同,它们都有各自的优势和局限性。
深度学习与Python
2024-04-19
93
0
Lyft 如何利用 iOS 实时活动来提升用户体验
后台
模型
用户体验
ios
工程师
Lyft iOS 工程师 Max Husar 解释说,向用户提供及时更新是改善移动体验的关键,尽管这将增加开发范围和工作量。为了在灵活性、可靠性和可重用性之间取得平衡,Lyft 的工程师使用 iOS ActivityKit 将动态内容添加到他们的应用程序中。
深度学习与Python
2024-04-19
67
0
Higress 全新 Wasm 运行时,性能大幅提升
性能
开源
编译
插件
网关
本文介绍 Higress 将 Wasm 插件的运行时从 V8 切换到 WebAssembly Micro Runtime (WAMR) 的最新进展。通过切换到 WAMR 并开启 AOT 模式大幅提升了 Wasm 插件性能,从我们的测试中大部分插件平均有 50% 左右的性能提升,一些逻辑复杂的插件性能直接翻倍。
深度学习与Python
2024-04-19
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Slack 借助 Z 分数监控克服部署恐惧
异常
slack
部署
监控
系统
团队沟通平台 Slack 的一位工程师写了一篇文章,讲述了他们如何克服部署恐惧,并成功地实现了一个机器人来监控部署过程。
深度学习与Python
2024-04-19
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Redis 容器化,是不是个“软柿子”?
数据库
容器
存储
redis
服务
在 Kubernetes 大行其道的今天,数据库容器化对于云原生团队而言是一个极具吸引力,但往往不知道从何下手的挑战。
深度学习与Python
2024-04-14
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告别 React,拥抱 Svelte:21天重写应用,开发速度翻倍代码量减半!
react
渲染
迁移
svelte
开发
导读:在软件开发的大潮中,重写项目常常被视为一项既常见又充满挑战的任务。本文作者结合自身多年的实战经验,深入剖析了前端与后端重写之间的异同,并特别分享了从 React 向 Svelte 迁移的历程,其中遇到的种种难题与收获均一一呈现。通过对比 Svelte 与 React 在性能、开发速度及开发者满意度等方面的表现,作者认为 Svelte 具有成为新项目首选框架的潜力,并分享了自己对 Svelte 的独特见解与热切期待。此外,文章还着重强调了项目重写的必要性及其所面临的挑战,同时列举了一些成功的重写案例与失败的教训。若你对软件重写、前端框架的选择以及 Svelte 的优势抱有浓厚兴趣,那么本文定能为你带来深刻的见解与启发。
深度学习与Python
2024-04-14
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Kubecost 2.0 发布,带来了网络监控功能
监控
网络
优化
自动化
管理
Kubecost 是 Kubernetes 成本监控和管理解决方案,最近推出了 Kubecost 2.0,这是一个重大升级,带来了许多新特性,可以帮助组织更好地监控、管理和优化与 Kubernetes 相关的云成本。其中一些新特性包括高级网络监控、新的自动化工作流系统、由机器学习驱动的成本预测以及高性能 API 后端。
深度学习与Python
2024-04-14
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网易有道自研 RAG 引擎 QAnything 升级:发布纯 python 版本,首次支持在 Mac 运行
模型
python
企业
教育
mac
4 月 8 日,有道知识库问答引擎 QAnything 更新至 1.3.0 版本,该版本带来了两大主要功能升级:发布纯 python 的轻量级的版本,该版本支持在 Mac 上运行,也可以在纯 CPU 机器上运行;同时支持 BM25 + embedding 混合检索,可以实现更精准的语义检索和关键字搜索。本次更新后,QAnything 能为开发者探索大模型落地提供更强大的技术支撑和更流畅的用户体验。
深度学习与Python
2024-04-13
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如何将技术债务纳入路线图
数据库
产品
服务
工作
数据
多年来,Honeycomb 稳步增长,吸引了更多客户的同时也面临着扩展的挑战。伴随着成长的阵痛,Honeycomb 学习、适应,克服了一个又一个的障碍。这其中也伴随着各种各样的副作用,每一种都不一样,每一种都不可预测,每一种都将公司的系统推向了极限。尽管面临着这些挑战,该组织的基础设施仍然保持稳健,虽然我们在遇到新的意外情况时也会有点紧张。
深度学习与Python
2024-04-13
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用 100 年前的 IT 架构和淘汰的软盘技术,美国列车系统升不了级:要花费十年、上百亿美元,“风险太大!”
通信
系统
it
计算机
架构
在 AIGC 全面爆发的今天,美国旧金山地铁仍然沿用着已经被淘汰的软盘技术,而纽约地铁还被困在 100 年前的 IT 架构上。
深度学习与Python
2024-04-12
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C++ 会变成像 Rust 一样的安全语言吗?
安全
rust
工具
内存
c++
对于如何使 C++ 成为一种类似 Rust 及其他内存安全语言(MSL)的安全语言,C++ 专家、ISO C++ 委员会主席 Herb Sutter 在最近的一篇文章中表达了他的看法。他的方法包括依赖工具(与其他 MSL 一样)、推广安全语言特性、不安全特性需要显式启用等等。
深度学习与Python
2024-04-12
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Eric Evans 鼓励 DDD 实践者尝试 LLM
模型
系统
LLM
ddd
领域驱动设计
在 探索 DDD 技术大会的主题演讲中,《领域驱动设计》作者 Eric Evans 建议软件设计师需要寻找创新的方式将大语言模型(LLM)整合到他们的系统中。他鼓励每个人现在就开始学习 LLM 的相关知识,并进行实验,与社区分享这些实验的结果和经验。
深度学习与Python
2024-04-12
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