这里姑且不再细抠，总之，过去软件开源给我们的印象就是，甭管什么阆苑仙葩，只要一开源就能人手一份，而且很快还会有各种换皮魔改，同人逼死官方。往好了说，这叫开源带来澎湃力量。...为什么？原因不复杂，因为大语言模型的所谓开源，实际上是有三个对象。源码只是其中之一。我不是针对谁，在座各位即使拿到了源码，剩下能做的也就只有点赞鼓掌。 人工智能三要素，算法、算力和数据。...好了，假设你七星聚顶，三大要素都凑齐了，接下来是不是就能炼出ChatGPT了呢？前面我们说过，“你才有可能最终得到一款和ChatGPT类似效果拔群的模型”。为什么是有可能？...那么，现在很多研究者在呼吁的开源，到底是要开源什么呢？开源模型，具体来说，是开源训练好的模型参数。模型参数拿到手，基本上就能完整复现能力了。...这里为咱们的中文开源大语言模型打个Call吧，能讲中文还开源的大语言模型真的不多，清华放出来的ChatGLM-6B应该是佼佼者，而是真·单卡就能运行。这里说的是消费级显卡。
从大企业到小型创业公司，我们都在帮助它们开发使用无服务器技术的应用程序。 大家知道，几乎所有的 Serverless 产品都是按使用量付费的。...我想告诉大家的是，加入无服务器领域的开源社区的价值，以及这对一个软件工程师有什么大的影响。 首先，向大家介绍我们正在维护的一些开源项目。...我为什么要加入开源社区？ 以上是我们的开源项目的介绍。接下来，我将说说我的背景和经历，解释为什么我一直在为开源而努力。 从我开始做软件工程师到现在，大概有 15 年了。...总结一下，什么是参与开源社区的重要的事？无服务器技术实际上得到了很多开源项目的支持，这是无服务器领域的一大特色。 为什么？这并不意味着云厂商的产品质量差。无服务器技术尚未成熟，而且永远不会停止发展。...他们为客户提供咨询或开发服务，以 AWS Serverless 为主。Horike 是一位开源软件爱好者，为 Serverless 维护一些开源软件。
从大企业到小型创业公司，我们都在帮助它们开发使用无服务器技术的应用程序。 ? 大家知道，几乎所有的 Serverless 产品都是按使用量付费的。...我想告诉大家的是，加入无服务器领域的开源社区的价值，以及这对一个软件工程师有什么大的影响。 ? 首先，向大家介绍我们正在维护的一些开源项目。...我为什么要加入开源社区？ 以上是我们的开源项目的介绍。接下来，我将说说我的背景和经历，解释为什么我一直在为开源而努力。 从我开始做软件工程师到现在，大概有 15 年了。...总结一下，什么是参与开源社区的重要的事？无服务器技术实际上得到了很多开源项目的支持，这是无服务器领域的一大特色。 为什么？这并不意味着云厂商的产品质量差。无服务器技术尚未成熟，而且永远不会停止发展。...他们为客户提供咨询或开发服务，以 AWS Serverless 为主。Horike 是一位开源软件爱好者，为 Serverless 维护一些开源软件。 点击观看精彩演讲视频 ---- 推荐阅读 ?
后来买它开源了Llama，点开了开源大模型这条科技树，然后一发不可收拾。初代Llama其实不怎样样，但架不住开源的buf太强，巨头都瑟瑟发抖。现在出到2了，更不是同日而语，一句话，未来可期。...Llama点开的开源大模型科技树也颠覆了大模型原本应该出现的巨头炼丹、虾米调参范式，也颠覆了巨头想靠炼丹躺赢的预定路线。...最初的想法，应该也是认为世界线会朝巨头炼丹、虾米调参收束，有了大模型，未来总会有办法卖钱。 但是，在开源大模型用爱发电的冲击下，这条世界线崩塌了。...那么通常只有最后一种情况，你的性能比开源模型要强一点，但说不好什么时候就被超过去，再加上还有买它这种自爆式开源的奇葩角色搅局，这个时候直接卖API肯定卖不好，买家肯定犯嘀咕。 怎么办？给免费体验版。...为什么开源大都是7B大小？最直接的答案是致敬Llama，因为Llama最先开源的就是7B。但这个答案显然没有说到点子上。 我觉得7B天然适合当免费体验版，概括三个字：好把玩。
它有以下三种类型： Relocations without package change：这种类型的请求允许开发人员在临时基础上在另一个 SAP 系统中开发对象。...这种请求类型允许我们将对象的原始位置移动到目标系统。 Relocations with package change：当希望永久更改单个对象的开发系统时，可以使用此请求类型。...此请求类型允许将对象的原始位置更改为目标系统，并同时更改对象的包。包会自动更改。如果选择合适的包，那么在将对象导入请求的目标系统后，对象将立即具有正确的传输属性。...Relocations of complete packages (with change of transport layer)：当要永久更改完整包的开发系统时，可以使用此请求类型。...此请求类型允许自动更改包的传输层。为此，只需指定要分配给包的包和传输层。请求的对象列表会自动设置，并包含包中所有对象。传输层会自动更改。
在学习Java基础语法的时候，初学者的我们可能都会有这么一个疑问为什么byte类型的取值范围为什么是[-128,127]而不是[-127,127]。...机器数是带符号的，在计算机用一个数的最高位存放符号, 正数为0, 负数为1。 比如：十进制中的数 +3 ，计算机字长为8位，转换成二进制就是00000011。如果是 -3 ，就是 10000011 。...所以，为区别起见，将带符号位的机器数对应的真正数值称为机器数的真值。...负数的补码：反码+1 例如： 解释：为什么byte类型的取值范围为-128~127？ 现在我们知道了计算机可以有三种编码方式表示一个数....这就是为什么8位二进制, 使用原码或反码表示的范围为[-127, +127], 而使用补码表示的范围为[-128, 127]。
开源与闭源大模型的比赛从此刻开始正式打响。面对开源大模型更低的成本、更快的迭代速度、更高的定制化上限，闭源大模型的壁垒会由什么构建，成为一个问题。...东北大学教授肖桐举例称，以机器翻译场景为例，我们可以用一个类似于 Llama2 这样的开源模型去做指令微调，虽然翻译性能达到不错的程度，但是最终会发现性能上限仍然受限，因为开源大模型的某些能力是在预训练阶段获得的...Llama2 为开源社区贡献的新的技术里程碑，不仅拉高了闭源公司整体的自研门槛，或许还将动摇很大一部分公司「继续自研」的决心。...「国内已经在牌桌上的大模型公司对如何做到 GPT-3.5 大多已经没有什么疑问，但下一步如何做到 GPT-4 仍然需要花大力气探索，因此 Llama2 在技术上对大厂没有什么参考意义」。...以 Llama2 本身所欠缺的中文语料为例，仅在 Meta 开源 Llama2 次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 Llama2 模型「Chinese Llama 2 7B」就出现了。
翻译 | suisui 出品 | 人工智能头条 本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github 平均 star为 1385，主题包含：Tensorflow...（这些也是来自Mybridge的资源：①Python 开源项目 Top 10 精选，平均star为1128！ ②从1400篇机器学习文章中精选出Top 10，帮你找找上班的感觉！...③ 从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！...④我们从8800个机器学习开源项目中精选出Top30 ⑤资源 | 机器学习十大热文新鲜出炉，这个月你该读哪篇？...Augmentor ▌Rank 3：TensorFlow Hub（350 stars on Github，来自TensorFlow团队） 该项目是一个发布、发现和重用TensorFlow中机器学习模块的开源库
翻译 | suisui 出品 | 人工智能头条（AI_Thinker） 本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github 平均 star为 1385...（这些也是来自Mybridge的资源：①Python 开源项目 Top 10 精选，平均star为1128！ ②从1400篇机器学习文章中精选出Top 10，帮你找找上班的感觉！...③ 从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！...④我们从8800个机器学习开源项目中精选出Top30 ⑤资源 | 机器学习十大热文新鲜出炉，这个月你该读哪篇？...Augmentor ▌Rank 3：TensorFlow Hub（350 stars on Github，来自TensorFlow团队） 该项目是一个发布、发现和重用TensorFlow中机器学习模块的开源库
2、运行效率低 现有的这些开源软件主要用来处理互联网上的非结构化数据，但是通过物联网采集来的数据都是时序的、结构化的。用非结构化数据处理技术来处理结构化数据，无论是存储还是计算，消费的资源都大很多。...与通用的大数据处理工具相比，它具备什么样的特点呢？下面仔细分析一下。 1、必须是高效的分布式系统。...这么大的数据量，任何一台服务器都无法处理，因此时序数据处理系统必须是分布式的、水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询功能。...4、需要高效的缓存功能 在绝大部分场景中，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示等。时充数据处理系统需要提供高效机制，让用户可以获取全部或符合过滤条件的部分设备的最新状态。...11、需要支持即席分析和查询 为提高数据分析师的工作效率，时序数据处理系统应该提供命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。
这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库，而如何构建这样的语料库，已成为行业中的一大挑战。...以数学为中心：不同于过去专注于通用领域的语料，如 Pile, RedPajama, 或者多语言语料 ROOTS 等等，MathPile 专注于数学领域。...多样性：MathPile 的数据来源广泛，比如公开开源的数学教科书，课堂笔记，合成的教科书，arXiv 上的数学相关的论文，Wikipedia 上关于数学相关的条目，ProofWiki 上的引理证明和定义...数据处理细节 在大模型领域竞争愈演愈烈的今天，很多科技公司都不再公开他们的数据，还有他们的数据来源，配比，更不用说详细的预处理细节。...目前，MathPile 已更新至第二版，旨在为开源社区的研究发展贡献力量。同时，其商业版数据集也已向公众开放。
推动全球AI大模型发展的重量级开源大模型Grok-1到底是什么？ 摘要： 在本篇博客中，我们将深入探讨Grok-1，这个由xAI团队开发的3140亿参数的混合专家模型。...Grok-1不仅仅是一个模型，它是AI领域的一次重大突破，代表了大模型发展的未来方向。...关键词包括：Grok-1, 大模型, 开源, 混合专家模型, 参数, Apache 2.0许可证, AI技术, 机器学习, 深度学习。...在AI的世界里，大模型的发展正以前所未有的速度推进科技的边界，而Grok-1无疑是这场变革中的佼佼者。让我们一起深入了解Grok-1，看看它为何能成为推动全球AI大模型发展的重量级开源大模型。...Grok-1的发布不仅是xAI团队技术实力的展示，也是开源社区和AI研究者的一大福音。
介绍 CellReport 是一个以 复杂统计报表 为核心目标的制作、运行工具。...你可以使用数据库、excel文件、api服务、已有报表等为数据源，通过内置的集合函数组织数据，以类excel界面设计最终呈现结果。...报表运行环境内置了类js语言环境，所有运算都是以该语言为核心。通常制作报表，我们只需要记住10个左右的函数，以及+-*/ ，就足够我们制作复杂的统计报表了。...前端是以vue 为基础，通过template-compiler模板编译器，可自由控制echart、数据展现等组件的显示样式。 后端运行的基础环境是net6。内存效率利用极高，仅需300M左右内存。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谷歌罕见open的AI，给开源大模型到底带来了什么？...科技巨头出品、全面对外开放、免费可商用、笔记本就能跑……各种福利标签的加持之下，近乎让全球的“观众老爷们”为之雀跃。 而就在最近，不少网友们也开始了对Gemma的各种测评。...例如有人就用ollama在Macbook上跑了一下Gemma 7B，所做的任务是根据文章开头的文字来判定文章的类型。 并在体验过后给出了评价： 还比较稳定和准确！...结语 最后，回答一下文章最开始的那个问题—— Gemma给开源大模型到底带来了什么？ 首先，是趋势。 自从大模型的热度起来之后，对于开源和闭源的话题也是一直在持续。...从这一点上来看，Gemma的发布不仅是在开源大模型界新添强势玩家这么简单，更是给中国开源大模型，甚至整个AI大模型行业都带来了一份信心。
当前业界主流的大规模图计算系统主要有Facebook的Big Graph、Power graph、Data bricks的 Spark GraphX等，但这些系统并不都支持图挖掘、图表示学习、图神经网络的三大类型算法...目前业界的大规模图计算系统主要有Facebook的Big Graph, Power graph, Data bricks的 Spark GraphX, Gemini, 以及阿里的Euler，但这些系统并不都支持三大类型算法...Angel的PS是针对高维稀疏模型设计的, 而大图是非常高维、有多达十亿的节点，也是稀疏的, 因此PS架构也适合处理图数据。图算法有多种类型，如图挖掘算法、图表示学习、图神经网络。...PyTorch on Angel是为图神经网络而设计的，运行在Spark on Angel之上。图神经网络最近发展迅速, 但大规模的图神经网络会遇到大数据问题，也会遇到机器学习问题....像GNN，也归为一类 最后一类算法是图神经网络。图有很多节点，每个节点都有自己的特征。
今天我们就好聊聊架构设计，在开始之前先给大家分享一下这几天我一直在听的《从零开始学架构》里面关于架构设计的定义以及架构设计的三大原则，希望能对大家有所启发。...我们会对新员工培训整个系统的架构，参加架构设计评审，学习业界开源系统（例如，MySQL、Hadoop）的架构，研究大公司的架构实现（例如，微信架构、淘宝架构）……虽然“架构”这个词常见，但如果深究一下“...架构”到底指什么呢？...例如： 架构和框架是什么关系？有什么区别？...我们只知道他们抗住了多少次“双 11”，做了多少优秀的系统，但经历了什么样的挑战、踩了什么样的坑，只有他们自己知道！
先来一睹理论篇系列： 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的核心思想(一) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的窗口模型(二) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的触发器模型(三) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的增量处理模型...核心的设计原则 从数据类型角度，数据处理系统要处理的数据只有两种：有限数据集和无限数据集流，故应该使用有边界/无边界等词汇来描述数据源，而不是批/流；同时，为了统一数据处理类型，应该将有限数据集视为无限数据流的特例...也就是说基于事件时间的处理为确定性计算，即每次计算结果都一样；而基于处理时间的处理为非确定性计算，即每次的计算结果可能不同。 一、计算什么结果？...解决了在哪里计算的问题，只是向前迈了一大步，何时关闭窗口并计算出结果发往下游呢？...：水位线为12.00，表示早于12.00的事件已经被完全处理了，理论上讲水位线解决了窗口数据何时完整的问题。
来看看技术大牛在读什么，收藏优质内容，愿本期书单助您更专业。...堵俊平，腾讯云数仓数据湖产品负责人， T4专家工程师，腾讯开源联盟（TOSA）现任主席，Apache开源基金会Member, Apache Hadoop项目Committer和PMC。...此作成书于1994年的书，书中预言式的提到今天正在兴起或大热的概念包括: 大众智慧、云计算、物联网、虚拟现实、敏捷开发、协作、双赢、共生、共同进化、网络社区、网络经济等等。...这是一本数据处理领域（SQL、NoSQL、NewSQL、Batch Processing、Stream Processing）的入门之作，也可以说是集大成之作，领域从业者必读，深入浅出，可以让你系统性的了解到各类型数据处理系统所需要考虑的问题...Arthur 大牛推荐语：严格意义上来说，这不是一本技术书籍，作者是经济学出身，这里的技术也不再是某个行业的具体技术，而是人类文明史上的技术总和，作者似乎希望脱离某个具体领域的技术，去思考技术的本质是什么
内容来源：2018 年 6 月 23 日，阿里巴巴云计算平台事业部产品经理郭华在“数据智能实践技术沙龙”进行《基于流计算构建实时大数据处理系统》演讲分享。...IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2390 | 6分钟阅读 摘要 本次演讲主要分享基于流计算如何构建实时大数据处理系统。...最后是关于Blink引擎（该引擎过段时间也会开源），它是开源引擎Flink的企业版，在它的基础上我们做了一些优化，包括二级调度、增量checkpoint、异步IO，在一些关键部分更是有10倍的性能提升。...以上为今天的分享内容，谢谢大家！ IT大咖说 | 关于版权 本文由“IT大咖说（ID：itdakashuo）”原创，转载时请注明作者、出处及微信公众号。...感谢您对IT大咖说的热心支持！
从数据主义观点，可以把全人类看作一个数据处理系统，而每个个人都是里面的一个芯片。 这样一来，整部历史的进程就是要透过四种方式，提高系统效率： 1、增加处理器数量。...如果数据数据无法自由流通，光是连结处理器也不会有什么用处。这就像在是十个城市之间开出了道路，但路上却满是抢匪或路霸，商人或旅行者难以通行，效果也就大打折扣。 这四种方法常常互相矛盾。...因此，智人数据处理系统的建构是分成四大阶段，各自强调不同的方法。 第一阶段始于认知革命，开始能够将大量智人链接为单一数据处理网络。这一点让智人拥有超乎其他人类及动物物种的关键优势。...此外，农业也为各个网络创造动机和契机，鼓励彼此贸易沟通。但即使到了第二阶段，仍然是以离心力为主。...[i] 如果人类整体就是单一的数据处理系统，它的产出是什么？数据主义会说，其产出会是一个全新、甚至效率更高的数据处理系统，称为“万物互联网”（Internet-of-All-Things）。
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