set不使用索引，而是使用键对数据排序。 set 中的元素按插入顺序是可迭代的，它不能包含任何重复的数据。换句话说， set中的每一项都必须是惟一的。...删除元素:在 Set中，可以根据每项的的 value 来删除该项。在数组中，等价的方法是使用基于元素的索引的 splice()。与前一点一样，依赖于索引的速度很慢。...保存 NaN：不能使用 indexOf()或 includes() 来查找值 NaN，而 Set 可以保存此值。...虽然运行时间可能会有很大差异，具体取决于所使用的系统，所提供数据的大小以及其他变量，但我希望我的测试结果能够让你真实地了解 Set的速度。我将分享三个简单的测试和我得到的结果。...set.add(sum - n))(new Set)); 因为 Set.prototype.has()的时间复杂度仅为 O(1)，所以使用 Set 来代替数组，最终使整个解决方案的线性运行时为 O(N)
为了保证的可读性，本文采用意译而非直译。 我确信有很多开发人员坚持使用基本的全局对象：数字，字符串，对象，数组和布尔值。对于许多用例，这些都是需要的。...set不使用索引，而是使用键对数据排序。set 中的元素按插入顺序是可迭代的，它不能包含任何重复的数据。换句话说，set中的每一项都必须是惟一的。...删除元素:在Set中，可以根据每项的的 value 来删除该项。在数组中，等价的方法是使用基于元素的索引的splice()。与前一点一样，依赖于索引的速度很慢。...保存 NaN：不能使用indexOf()或 includes() 来查找值 NaN，而 Set 可以保存此值。...set.add(sum - n))(new Set)); 因为Set.prototype.has()的时间复杂度仅为O(1)，所以使用 Set 来代替数组，最终使整个解决方案的线性运行时为O(N)。
理解Java内存模型可以帮助我们编写线程安全的代码，并通过合理地使用锁来提高代码的并发性能。...以下是一些通过理解Java内存模型来提高代码并发性能的方法：尽量减少锁的竞争：多线程程序中，锁的竞争是导致性能下降的主要原因之一。可以通过使用细粒度的锁、减少锁的范围、使用读写锁等方式来减少锁的竞争。...使用并发集合类：Java提供了一些高效的并发集合类，如ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue等。这些集合类在保证线程安全的同时，可以提高并发性能。...合理使用synchronized关键字：synchronized关键字是实现线程安全的重要手段。可以通过锁重入、使用同步代码块替代同步方法等方式来提高性能。...通过深入理解Java内存模型，我们可以更好地编写线程安全的代码，尽量减少锁的竞争，并通过合理地使用锁和并发集合类等手段来提高代码的并发性能。
一个例子可能是「给定一个模糊的灰度图像，我们如何回答关于它的书面问题？」 LLM 分析任务并制定解决问题的分步计划，使用 AI 模型的自然语言描述来确定将哪些拼凑在一起以及以什么顺序拼凑。...在这个例子中，这可能涉及使用去模糊模型来提高图像质量，然后是另一个可以为照片着色的模型，最后是一个可以回答有关图片问题的模型。...这方面的一个优点是它可以训练 LLM 更好地应对任务规划挑战，无论是使用人工设计的示例还是使用对其性能的反馈来重新训练模型。...但是，当使用性能反馈对只有 7.7 亿个参数的 FLAN-T5 进行再训练时，它在无提示场景下的表现明显优于 GPT-3.5。...他认为，与多模式训练方法相比，这种方法可能是提高未来人工智能能力的更有希望的途径。
为了进一步提高开源模型的上限，清华大学的研究团队给出了一个答案：通过扩大高质量指导性对话数据，显著提高了模型的性能和效率。如下图所示，UltraLLaMA问鼎LLM榜！...使用手工制作的prompt来指示模型生成涵盖各种常见概念和对象的各种问题，要求它回答简洁、有意义，并且考虑到对话历史的上下文。...使用交叉熵损失和128A100gpu来微调模型，总批量大小为512。...使用TruthfulQA基准来评估模型和基线的世界知识，检测它们是否能够识别真实的陈述，避免产生或传播虚假信息。...3.1 模型评价 基线评估 使用ChatGPT来评估UltraLLaMA和其他基线模型在每个问题上的回答。
本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”，这些参数都可以通过实验来提高RAG管道的性能。...在某些情况下，可能需要根据特定用例对嵌入模型进行微调以避免稍后出现域外问题[9]。根据LlamaIndex进行的实验，微调嵌入模型可以使检索评估指标的性能提高5-10%[2]。...5、多索引 如果元数据不足以提供额外的信息来逻辑地分离不同类型的上下文，可能需要尝试使用多个索引[1,9]。例如可以对不同类型的文档使用不同的索引。...此外，在提示中使用少量示例可以提高补全的质量。 正如检索参数中提到的，输入提示符的上下文数量是应该试验的一个参数[1]。...虽然RAG管道的性能可以随着相关上下文的增加而提高，但也可能遇到“Lost in the Middle”[6]的效果，即如果将相关上下文置于许多上下文的中间，则LLM无法识别相关上下文。
这些工具利用大数据和AI算法，分析历史设计数据、市场趋势和用户反馈，为工程师提供了有价值的洞察和指导。工程团队可以基于这些洞察，进行更加精确和创新的设计，从而提高产品的质量和竞争力。...Studio，开发了准确、可靠的机器学习模型。...Knowledge Studio 提供 15 种不同的机器学习模型，允许用户探索、选择和训练最适合其数据的模型。在此过程中，出现了令人惊讶且有价值的发现。...仅凭这些因素还不足以做出最终决定，但是，当与所有其他数据点相结合时，Knowledge Studio 的机器学习算法为福特提供了接近 100% 准确的结果。...复杂的CAE分析通常需要大量的计算资源和时间，高分辨率模型、大规模仿真和优化问题都需要大量的计算能力来完成。因此，提供高性能计算和云计算平台成为了行业的迫切需求，以满足越来越复杂的分析需求。
本文将详细介绍 Node.js 多进程的概念、原理、优势以及如何使用多进程来提高应用程序的性能和可伸缩性。...多进程的优势使用多进程模型的 Node.js 应用程序具有以下优势：提高系统的负载能力：多进程允许我们并行处理多个请求，从而提高了系统的吞吐量，减少了请求的响应时间。...总结在本文中，我们详细介绍了 Node.js 多进程的概念、原理、优势以及如何使用多进程模块来提高应用程序的性能和可伸缩性。...多进程模型允许我们充分利用多核 CPU，并在面对大量并发请求时提供更好的性能。要使用多进程模块，我们需要创建主进程和工作进程，并通过 IPC 通道进行进程间通信。...多个工作进程并行处理请求，提高了系统的负载能力和可靠性。使用多进程模块可以为你的 Node.js 应用程序带来显著的性能提升，特别是在面对高并发场景时。
我们根据大家的反馈进行了一些更改，引入了新的原生内存性能分析器和独立分析工具来为游戏开发者提供助力。 产品质量仍然是团队的主要关注点，我们一直在努力解决错误和性能问题。...从大家的反馈来看，许多开发者十分认同我们专注于提高性能和可靠性的举措。很高兴地告诉大家，在本次发布周期中，我们修复了 2,370 个错误，解决了 275 个公共问题。...高品质是我们一贯坚持的目标，因为我们知道这是提高开发者工作效率的关键。 许多用户在预览版中提供了早期反馈，在此对大家表示感谢。...正是有了各位的反馈，Android Studio 4.1 中的功能才得以迭代和改进。如果您已准备好使用这个全新的稳定版本，通过一系列全新的功能提升工作效率，可以在这里 下载 并开始使用。...△ 使用 gutter 操作在 Dagger 相关代码之间导航 使用 TensorFlow Lite 模型 目前，Android 开发者纷纷利用机器学习来打造新颖、实用的体验。
根据大家的反馈，我们进行了一些更改，用新的原生内存剖析器和独立剖析工具来帮助游戏开发人员。 产品质量仍然是团队关注的重点，我们一直在努力追踪错误和性能问题。...我们一直在努力保持高质量，因为我们知道这是提高开发人员工作效率的关键。 感谢那些在预览版本中提供了早期反馈的人们。你们的反馈意见帮助我们迭代和改进了 Android Studio 4.1 中的功能。...使用边线操作浏览与 Dagger 相关的代码 使用 TensorFlow Lite 模型 Android 开发人员正在使用机器学习来创造创新和有用的体验。...与视图绑定类似，Android Studio 生成易于使用的类，让你可以用更少的代码和更好的类型安全性来运行模型。ML 模型绑定的当前实现支持图像分类和风格迁移模型，前提是它们通过元数据得到了增强。...独立性能剖析器 现在可以在独立于 Android Studio 主窗口的单独窗口中使用 Android Studio 性能剖析器。
随着越来越多的计算工作负载从数据中心转移出去，计算模型正在演变为智能云和智能边缘模型，其中大部分低延迟计算都发生在任务关键型智能系统之中。在风河看来，关键任务智能系统将成为各个行业的数字化转型基础。...此外，这些系统将能够通过数字反馈回路安全地捕获并处理实时机器数据，从而在机器人、无人机、自动驾驶车辆和增强现实等系统中实现先进的自动化和自动自主场景。...Studio通过提供云边统一管理界面（SPoG）运营能力来支撑智能5G分布式边缘云实现灵活高效的部署、管理和运作。 在边缘计算架构部署5G应具备“五大要素” 在边缘计算的基础架构当中如何来部署5G？...此外，StarlingX利用了包括Ceph、OpenStack和Kubernetes在内的项目组件，并用诸如配置和故障管理之类的新服务来加以补充，重点关注于高可用性（HA）、服务质量（QoS）、性能和低延迟等关键领域需求...Paul Miller指出，Wind River Studio可以提供非常丰富的数据分析功能和机器学习能力，为用户提供完整细致的报告和预测，通过可视化提高可操作性，更好地帮助客户做好系统的日常维护和操作
知识图谱的一个重要作用是可以作为机器学习模型的训练数据，尤其是图机器学习模型。本文描述的Biological Insights Knowledge Graph (BIKG)：阿斯利康的一个项目。...其旨在构建一个结合公共和内部数据的知识图谱，以推进使用机器学习来进行知识发现的研究。...为此，BIKG提供紧凑格式的数据转储，并使用相应的Python API直接使用数据，这比通过查询图数据库来检索数据更快、更方便。 3 图的使用：支持终端用户应用机器学习技术来解决用例任务。...该模型可以预测未来5年内出现的95个相关新靶点中的16个，而当使用更多的数据类型并专注于特定疾病的子图时还可以观察到更高的性能。...提高质量：专用的API和模板，可以支持按需要快速添加用户数据以及获得来自涉众的快速反馈。 降低成本：核心图以及通用的任务解决方案可以在跨用例和跨组织单位之间重用。
快速应用程序开发（RAD）是一种专注于设计和原型设计阶段的开发方法，目的是获得用户的即时反馈。与先进行初始计划再进一步执行的传统开发模型不同，RAD 有着更多的灵活性。...而使用 RAD 方法时，在原型阶段用户已经参与对成型的产品提供反馈，此时修改后面的需求开销不大。 缺点 缺乏可扩展性 RAD 开发模型需要开发团队与最终用户之间的紧密合作。...使用诸如 Figma 和 InVision 之类的快速应用程序开发工具，图形设计师和用户体验专家能够快速完成原型，为用户提供完整的设计和可点击操作的原型来收集他们的反馈。...这种方式不仅可以提高原型制作速度，还可以将原型进行继续开发，成为可靠且可扩展的全功能企业应用系统。...RAD 的关键原则是最终用户的紧密参与以及基于用户反馈的快速迭代原型设计。一旦用户对原型满意了，重点便转移到了交付最终成型的产品上。
它是术语“Dev”（用于开发）和“Ops”（用运维）的混合。借助 DevOps，我们可以加快企业交付应用程序和服务的速度。亚马逊、Netflix和其他企业都有效地采用了DevOps来改善客户体验。...一些常用的工具是开源的，主要基于商业企业的需求。DevOps 生命周期操作起来毫不费力，有助于提高交付的效率。...持续反馈 一旦应用程序发布到市场上，最终用户将使用该应用程序，他们将向我们提供有关应用程序性能的反馈以及从最终用户获得多个反馈后影响用户体验的任何故障 DevOps 团队将分析最终用户给出的反馈，他们将联系开发团队...持续反馈可以提高应用程序的性能并减少代码中的错误，使最终用户能够顺利使用应用程序。 7....连续运维 我们将通过实施连续操作来维持较高的应用正常运行时间，这将有助于我们减少对最终用户的体验产生负面影响的维修停机时间。更多的产出、更低的制造成本和更好的质量控制是持续运营的好处。
然后，Instagram使用这些用户反馈来打击欺诈和垃圾邮件帐户，并为每位客户提供个性化的消息。 需要指出的是，迄今为止最准确的机器学习系统都采用了“人为介入”方法。这种方法利用了机器和人的智能。...例如，当我们试图根据价格历史和有关建筑和市场的其他信息来预测未来几天的房地产价格时，我们可以将其视为回归任务。 决策 如何使用预测来向最终用户的决策提供建议?...在收集培训数据并建立模型之前，你和团队不得不阐述如何使用这些预测来做出为最终用户提供价值的决策。对于每个项目来说，这是一个非常重要的问题，因为它与项目的盈利能力密切相关。...如果你不能解释如何使用预测来做出为最终用户提供价值的决策，那么在这里停下来，不要向前走，除非你找到答案。 进行预测 该部分解决了以下问题：“我们什么时候对新投入做出预测?”...您可以收集这种现场反馈，进行客户访谈或分析评论和支持请求。 您还应该继续跟踪模型在实时数据验证度量上的性能，并在模型质量对最终用户不满意之前进行模型更新。
2012 年，Google提出术语“知识图谱”来指代语义知识在网络搜索中的使用，目的是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索体验。...例如，一个在线购物应用可能包含数十万的商品，而用户实际购买的商品数量可能仅有数百。使用如此少量的行为反馈数据来预测大量未知信息会显着增加算法过拟合的风险。...KG一方面可以提供丰富的领域知识作为补充信息来克服协同过滤和基于内容过滤的推荐方法所面临的问题；另一方面，推荐系统可以使用 KG 中存在的语义关系来提高其准确性并增加推荐物品的多样性。...具体来说，推荐模块基于MLP以获得最终用户表示。最终的物品表示由L层交叉压缩单元及其在KG中的相关实体来进行细化。使用非线性函数估计用户对候选物品的偏好程度。...03 知识增强语言表示为了提高各种 NLP 任务的性能，有一种趋势是将外部知识集成到语言表示模型中，使知识表示和文本表示可以相互提炼。
RLHF 需要收集大量昂贵的人类标注，这阻碍了其在开源大模型的使用。目前，通过 AI 反馈来代替人类反馈（RLAIF）和直接偏好优化（DPO）等方法的提出可以大大降低 RLHF 的成本。...并且由于这些模型的成功主要来源于人类反馈的强化学习（RLHF），研究人员也探索了各种方法来改进 RLHF。 为了促进开源 LLM 的研究，Meta 发布了 Llama 系列模型。...（2） 模型架构：尽管大多数 LLM 使用了仅解码器的 Transformer 架构，但很多模型也使用了不同的技术来优化效果。...未来需要建立披露预训练语料细节的标准化实践，并开发方法来减轻模型开发生命周期中的数据污染问题。 （2） 封闭式对齐开发：在广义偏好数据上应用人类反馈的强化学习（RLHF）已经引起了社区越来越多的关注。...人们已经投入了大量精力来探索改进预训练期间数据混合的方法，以提高构建更强大基础模型的平衡性和鲁棒性。然而，相关的探索成本往往使得这种方法变得不切实际。2.
下面是langchain预定义模板的例子： （2）推理（Reasoning） Chain-of-Thought (CoT)推理是一种用于提高大型语言模型在解决复杂问题上的性能的方法，尤其是那些需要多步骤推理的问题...它通过引导模型生成一系列解释性的中间步骤来解决问题，而不是直接生成最终答案。这种方法不仅可以提高答案的准确性，也可以在一定程度上缓解幻觉问题。...（3）反馈（Feedback） Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) 是一种改进大型语言模型性能的方法，通过结合人类反馈和强化学习来微调模型...这个方法可以让人类评估者通过负反馈直接指出错误，对于解决生成模型中的幻觉问题特别有效。...图源自论文：https://github.com/hymie122/RAG-Survey 检索增强生成前沿 （1）RAG + Knowledge Graph 首先，我们可以使用大语言模型从用户问题中提取关键实体
随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。...知识获取（Knowledge Elicitation）：即如何从教师模型中获取知识。其过程主要包括： a) 首先构建指令来确定要从教师模型中蒸馏的技能或垂直领域的能力。...b) 然后使用种子知识（如某个数据集）作为输入来驱动教师模型，生成对应的回应，从而将相应的知识引导出来。 c) 同时，知识的获取包含一些具体技术：标注、扩展、合成、抽取特征、反馈、自身知识。 2....反馈（Feedback)：反馈知识通常为教师模型对学生的输出提供反馈，如提供偏好、评估或纠正信息来指导学生生成更好输出。...主要有两个方面：（1）使用教师生成的反馈数据训练一个学生奖励模型，（2）通过训练好的奖励模型，以最大化预期奖励来优化学生模型。教师也可以直接作为奖励模型。
云采用面临的障碍 如今，有几种不同类型的云平台和多种云服务模型。为了简单起见，倾向于从两个组件的角度来考虑云计算资源：后端和前端。后端是基础设施层。...与其相反，企业应该将云迁移视为一个考虑更好架构的机会，以节省成本、提高性能，并为最终用户带来更好的体验。...他们应该避免以设计完美架构或理想工作流程的名义延迟使用。与其相反，企业领导者可以尽早让关键利益相关者和代表用户参与进来，以获得关于应该在哪些方面进行改进的真实反馈。...然后，他们可以逐渐收集反馈并确定下一组解决方案，在每次迭代中尽可能有效地缩短反馈循环。...企业获得竞争优势的唯一方法是为其数据团队配备他们所需的工具，以更好地完成工作。即使是最昂贵、最安全和可扩展的解决方案也不会被使用，除非它真正授权给最终用户。
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