---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】当社会的焦点都放在打造「ChatGPT级」应用时，热潮之外我们还应做什么。 自2022年11月，ChatGPT上线后，一路开挂。短短两个月，用户量破亿。 与此同时，国外微软、谷歌、Meta等科技巨头纷纷下场，发布自家AI产品和模型，可谓来势汹汹。 在国内，高校机构、大厂，甚至是个人也加入了阵列。 当大家都在狂热追逐催生更多的「ChatGPT级」应用时，或许应该回归理性思考。 要看到，ChatGPT背后的大模型只是海平面上的冰山一角，而水平面下的
机器之心原创 作者；蛋酱 相比于造一个 ChatGPT，这个开源平台更想成为「大模型时代的 Linux」。 2022 年末，ChatGPT 横空出世，成为人工智能领域的又一里程碑事件。业内人士曾预言，这可能是 AI 大模型的「iPhone 诞生时刻」。 作为前沿 AI 技术的集大成者，ChatGPT 引得海内外众多科技公司跟进。但是做出对标 ChatGPT 的产品谈何容易，无论算力、数据、人才还是研发投入，并不是每家企业都具备充分的实力。特别是对于一部分中小企业来说，自身虽然拥有丰富的行业知识和数据，但缺
马上年底了，各种云评测陆续放了出来，最近看到有一些评测也引起了争议，第三方评测数据可以作为参考，真正要使用云，将业务放到云上，还是要自己来做一些评测，一方面自己跑的数据可信，一方面自己最了解业务需求，知道测试的时候应该重点关注那些指标。
AI 时代封闭生态正在形成，需要建立开源开放的“新 Linux”生态体系。 作者 | 唐门教主 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 2023 年 2 月 28 日，在位于北京海淀的智源人工智能研究院里，FlagOpen 飞智大模型技术开源体系发布的现场，智源人工智能研究院院长黄铁军在演讲中表示，从 PC 时代 Linux 打破 Wintel 联盟的垄断，在 iOS 的封闭生态和 Android 的准封闭生态下，开源的 RISC-V 开始崛起。如今进入智能时代，新的封闭生态开始形成，如何防止历史重演
我们在测试过程中往往使用不同的方式评估产品的质量，这些方法种类繁多，从简单的缺陷计数到严格的统计建模不一而足。当我们的功能涉及到过量或者无法穷尽的数据时，我们需要针对功能策略或者涉及的算法进行评测。近期小编在的项目组有一个常用接口需要进行大量数据的评测，以往的评测方式已经不足以支持这次的评测需求，小编记录了下这次优化的迭代过程，一起来看看吧~
本次测试板卡是创龙科技旗下，一款基于全志科技T3处理器设计的4核ARM Cortex-A7高性能低功耗国产评估板，每核主频高达1.2GHz。评估板接口资源丰富，引出双路网口、双路CAN、双路USB、双路RS485等通信接口，板载Bluetooth、WIFI、4G（选配）模块，同时引出MIPI LCD、LVDS LCD、TFT LCD、CVBS OUT、CAMERA、LINE IN、H/P OUT等音视频多媒体接口，支持双屏异显、1080P@45fps H.264视频硬件编解码，并支持SATA大容量存储接口。
大模型只是中间状态，开源的大模型技术生态才是未来。 作者 | 李梅 编辑 | 岑峰 一代人的时间里总会有几次这样的时刻：一种产品的出现将一项技术从昏暗的工程系地下室、臭气熏天的书呆子们的卧室和业余爱好者们孤独的洞穴中弹射出来，变成了连你的祖母都知道如何使用的东西。 《财富》杂志的这段话，捕捉了1994年网景浏览器和2007年iPhone的历史意义，也描述了今天ChatGPT为人工智能领域带来的变化。 它们都是一个生态体系的开端。ChatGPT的背后是AI大模型，但智能时代的未来不会仅仅是大模型本身，而将是大
最近腾讯云又出了一款基于ARM架构的云服务器，机型代号为SR1。这款新型ARM云服务器到底是否靠谱，是否值得咱们入坑？本文将带你一探究竟。
前言 今天我们来评测linux内核的高精度定时器。顺便利用通过Tektronix示波器 和 DS100 Mini 数字示波器进行交叉测试。 因项目需要用到精准的时间周期，所以要评估它的可行性，并验证正点原子的示波器能不能支撑嵌入式开发流程。 Linux高精度定时器说明 其实传统的低分辨率定时器随着技术的演进，已经无法满足开发需求。而且硬件的不断发展，硬件定时器的精度也越来越高，这也给高精度定时器创建了有利条件。 低分辨率的定时大部分时间复杂度可以实现O(1)，当有进位发生时，不可预测的O(N)定时器级联迁移
本次评测内容做出以下承诺： 1.第三方独立评测 2.评测内容真实、可重现 3.评测方式为通用评测标准，无偏向性
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腾讯云 AMD CPU 云服务器自从 2018 年夏天推出后很火爆，当初没下手的朋友们是不是有点遗憾呢？一般云产品会越来越便宜，但是腾讯云 AMD CPU 服务器不是这样子的。趁着前几天活动老魏上手了一台腾讯云 AMD 服务器重庆节点服务器，本文是给感兴趣的朋友介绍一下腾讯云 AMD CPU 云服务器重庆主机性能及评测。
如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
腾讯云 AMD CPU 云服务器自从 2018 年夏天推出后销售火爆，记得那时候魏艾斯博客发了文章腾讯云 AMD CPU 云服务器全国首推，当时 600 元/3 年没想到现在涨价了，居然 631.8 元/3 年！！！虽然涨的不多但是当初 600 元没下手的朋友们是不是有点遗憾呢？一般云产品会越来越便宜，但是腾讯云 AMD CPU 服务器不是这样子的。趁着前几天优惠活动老魏上手了一台腾讯云 AMD 服务器重庆节点服务器，本文是给感兴趣的朋友介绍一下腾讯云 AMD CPU 云服务器重庆主机性能及评测。
9月15日，北京人工智能产业峰会暨中关村科学城科创大赛颁奖典礼现场，智源研究院发布面向中英文语义向量模型训练的大规模文本对数据集MTP（massive text pairs）。
通过讲解如何优雅扩容云硬盘，我们了解了云盘连接到服务器上的具体操作过程。那么，如何进一步了解已挂载硬盘的实际性能呢？你或许会疑惑，测试硬盘性能，为什么不能用Linux系统自带的dd工具呢？而且不少人之前都这么用的：
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “要做中国的OpenAI！”“要打造中国版ChatGPT！”ChatGPT的火以燎原之势蔓延到每一个角落。 人们目光的焦点聚集到这个具体的现象级应用，或者其它大模型支撑的类ChatGPT产品上。大模型似乎成为了人人都能参与的游戏？智源研究院院长黄铁军并不这样想。 ChatGPT的出现，好比用电灯点亮了一个街区。 但是要建全国、全球的电网，中间还有很长的路要走。 “很长的路”上，技术、资金、算力、算法、基础设施，搭建了一道难以攻破的壁垒。要继续前行，得凿开
最近在搞Linux下性能评测，在做CPU评测时发现了个有意思的现象，因为uos系统是自带系统监视器的，在对输入法进程检测时，发现其CPU占用率为1%：
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。
科技作者Jason Evangelho分享了他最喜欢的Linux发行版和关于在Linux上游戏的想法。
开发人员在高性能系统的性能调优过程中，经常会碰到各种背景的噪声干扰， 从而使得收集的数据不够精确。本文主要从CPU 以及Linux操作系统的角度来分析各种噪声的来源以及消除方法。最终的目标是搭建基准平台，在特定的cpu上实现”0”干扰。
C++作为NOIP最被认可的语言，是大部分学习NOIP的学生的第一语言。今天清北信息学金牌教研团带大家对C++有一个基本的认识。
工业界用的挺普遍的，因为是开源系统，安全性高，所以很受欢迎，常见于服务器领域，但是对新手来说不是很友好，所以就先不讲了，但是有一点一定要知道：
面试题来自微信群，相关内容探讨的话关注群消息。最近事情多，比较忙，忙着搬砖，就暂时不整理答案了。面试题答案的话可以自己用chatgpt进行搜索。国内的话可以使用文心一言、讯飞的ai产品去搜。
从去年下半年开始，我们对腾讯云服务器的认识还是比较多的，这当然也得益于腾讯云商家的促销活动比较密集。且腾讯云服务器促销活动没有像阿里云这样限制只能新用户才可以选择。腾讯云服务器有提供北京、成都、上海、中国香港、新加坡、曼谷、首尔、东京、硅谷等十多个数据中心节点。我们都知道，如果选择国内节点建站则需要办理接入手续才可以。
在《性能测试工具Locust源码浅析》中，我们进行了一个主流程的分析。本次我们将对Locust进行实际的评测，在具体的评测之前，为了评测结果尽量的准确，我们需要做如下的规约：
一、背景 前段时间小编做了一个关于输入法按键响应时间的评测，但已有的评测脚本在windows环境下不兼容，于是小编就搭建一个linux环境，但是在配置测试环境上也遇到许多问题，在此和大家分享记录一下：
今天要分享的这个在线评测系统是：Hydro.Hydro 是一个高效信息学在线测评系统。易安装，跨平台，多功能，可扩展，有题库。
最明显的一个特征便是越来越多的新兴技术公司推出了适用于特殊场景的专用芯片。然而，在芯片“井喷”的背后，也暗藏着不少问题。
魏艾斯博客之前发布过几篇对 Vultr VPS 日本线路的评测，正好手里有的两个某宝购买的 VPS，把这三个 VPS 的内存使用情况放在一起对比了一下，卧槽真的是不比不知道，下面用事（tu）实（pian）来说明真相。 以下三个 VPS 分别放在日本、中国香港和美国，都运行着 wordpress 博客程序，日本 VPS 的网站每天有 1500 左右的访问量，另外两个几乎为 0。 📷 Vultr 日本 VPS 内存 📷 某宝中国香港 VPS 📷 某宝美国 VPS 大家看图就明白
这是我第一次在公众号发布评测视频，之前也没做过视频，从录视频、剪辑、渲染真的是太麻烦了，PR咱也不会，用的是剪映，初次尝试，以开发板评测为主题，一共剪了两段，一个是模仿iPhone7 快闪107秒产品发布视频，40秒的视频周末剪了一上午。第二段是完整的开发板开箱评测视频，14分钟时长，我嫌太麻烦，中间几乎没有剪辑，如果觉得视频内容太长，可以看下后面的文字评测内容，要比视频介绍更详细。 初次录视频，大家多多支持。 视频1：开发板评测快闪 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3xiaas
随着NGS测序通量的大幅提高，搭配高效NGS二级分析技术的精准解决方案快速融进基因组学的各个应用领域：遗传进化、临床诊断、分子育种、医药开发等。以下我们通过对基于CPU和GPU不同硬件平台的NGS二级分析方案进行详细评测，以期为基因组学研究领域的用户提供参考。
BLAKE 和 BLAKE2 是密码学哈希函数，来源于 Dan Bernstein 的 ChaCha。特点是在64位机上，性能比 SHA-3, SHA-2, SHA-1, 和 MD5 等都高。属于目前最高性能的哈希函数之一。而这两个库的实现，也在追求性能的极致。
RecBole （中文名称："伯乐"，意取"世有伯乐，然后有千里马"），由中国人民大学的AI Box团队与北京邮电大学、华东师范大学的科研团队联合开发出品。
近日，我们针对腾讯云海外各数据中心到腾讯云广州，做了一系列大文件传输对比评测。
早前，ScaleFlux委托Percona对其最新的下一代可计算存储设备CSD 2000进行标准评测。一份客观的评测报告需要尽可能地直观并尊重事实，因此我们会着重关注测试中不同寻常的地方。
所谓AI Agent就是一个以LLM为核心控制器的一个代理系统。业界开源的项目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，都是这样的系统。然而，并不是所有的AI Agent都有很好的表现，其核心还是取决于LLM的水平。尽管LLM已经在许多NLP任务上取得进步，但它们作为代理完成实际任务的能力缺乏系统的评估。清华大学KEG与数据挖掘小组（就是发布ChatGLM模型）发布了一个最新大模型AI Agent能力评测数据集，对当前大模型作为AI Agent的能力做了综合测评，结果十分有趣。
《flappy bird》是一款由来自越南的独立游戏开发者Dong Nguyen所开发的作品，游戏于2013年5月24日上线，并在2014年2月突然暴红。2014年2月，《Flappy Bird》被开发者本人从苹果及谷歌应用商店撤下。2014年8月份正式回归APP Store，正式加入Flappy迷们期待已久的多人对战模式。游戏中玩家必须控制一只小鸟，跨越由各种不同长度水管所组成的障碍。
本文是继《微服务架构系列一：关键技术与原理研究》的后续，系列一中论述了微服务研究的背景和意义，主要调研了传统架构的发展以及存在的问题和微服务架构的由来，然后针对微服务架构的设计原则、容器技术、服务发现、通信机制、持续集成等方面进行了分析与研究，并简单讲述了谷歌Kubernetes的相关组件和原理。系列二依据系列一中讲述的相关技术，进行了业务原理分析和建模，然后一步步实现了基于机器学习的密码强度评测服务，搭建相关环境并部署编排服务和进行了相关验证，最后对微服务架构设计进行了总结和展望，并简单概述了后续系
在这个社会全面数字化转型的时代，人们对于计算机算力的需求越来越大，对于日常使用的主力办公笔记本也是要求越来越全面，尤其像笔者这样的编程一族，今年一季度酷睿12代系列处理器的推出，堪称是我们程序员+游戏党的福音。
随着对话系统和推荐系统的快速发展，新方向——对话推荐系统（Conversational Recommender System，简称CRS）也开始了蓬勃发展，其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好，以实现精准推荐。但是现有的CRS相关数据集和模型在建模场景、最终目标和使用技术等方面存在一定差异，使得研究者们很难对这些模型进行统一的评测对比。对于科研新手来说，更是难以在这些模型和数据集中抉择并快速搭建CRS系统。
萧箫 整理自 AIGC峰会 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT引爆了大模型，也彻底将大模型相关的AI产业生态带到了新的阶段—— 大模型的“涌现能力”，让AI真正展现出了商业化潜力。 然而，也是在这一阶段，想要跟上大模型浪潮的企业，也势必要面对大模型应用所面对的诸多挑战： 在面对不同行业的不同需求时，什么参数量的大模型才是正确的选择；当前大模型无法解决的幻觉，不同领域又要如何应对…… 作为一家长期致力于大模型研发的人工智能研究机构，智源研究院如何看待这一阶段大模型的挑战，又会如何应对这波AIGC
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点，是目前存储行业的研究热点之一，但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题，而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要，例如：
This Machine就是所用的手机核心，对比赛扬M-1.5Ghz，效果可以看一下（骁龙821）。
联想 ThinkBook 16+ 笔记本电脑 拆机更换WiFi6无线网卡和加装M.2固态硬盘教程。
以上纯属娱乐。下面步入正题，这个元旦假期，由于北京疫情，公司不让出京，前几天核酸筛查，刚做了2020年第3次核酸检测，这几天不出意外都应该是宅在家里。本来是不打算写年终总结的，但是想着这一年过得太不容易了，就多多少少的唠两句，整理出了一篇总结，这是我第一次写个人年终总结，也希望以后能保持这个习惯，总结这一年的得失与感悟，以及对下一年的期待。分为以下几个部分回顾吧：
Web 服务器性能评估是评定服务器承载能力和效率的重要手段。主要关注几个关键指标：最大并发连接数、响应延迟、吞吐量。不同的评测方法可以帮助我们从多角度了解服务器性能，包括基准性能测试、压力测试、可靠性测试。系统检测通常采用系统本身提供的命令、系统记录文件、集成监控工具等方法进行。
演讲 | 林咏华 智源人工智能研究院副院长 整理 | 何苗 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 2018 年以来，超大规模预训练模型的出现推动了 AI 科研范式从面向特定应用场景、训练专有模型，转变为大模型+微调+模型服务的AI工业化开发模式。直至对话大模型 ChatGPT 引发全球广泛关注，人们终于欢呼 AI 2.0 时代来了。当我们立足由大模型推动的AIGC元年，AI 正在迎来新的一轮全球应用和研发热。 随着两波AI崛起浪潮接连在寒冬中袭来，人们终于看到了大模型+AIGC 将人工智
在去年12月初，valve发布了基于Linux的SteamOS早期测试版，供有Linux经验的玩家尝鲜。但可惜的是首发版本仅支持NVIDIA显卡，Intel以及AMD显卡则无法安装。今日，valve开发团队再次更新测试版SteamOS，为大家带来了全品类卡支持。但遗憾的是，目前使用optimus技术的双显卡热切换笔记本仍然不被支持，需要等待后续更新。下面reizhi为大家带来了steamos安装以及steamos评测的详情。
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