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MaxKB(Max Knowledge Base)是一款基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库问答系统,由1Panel团队开发。
Heretic 是一个开源工具,专门用于移除基于Transformer的语言模型中的审查机制(即“安全对齐”),而无需进行昂贵的后训练。该项目由开发者p-e-w创建并维护,通过结合先进的定向消融技术(又称“abliteration”)与基于Optuna的TPE参数优化器,实现了完全自动化的去审查过程。Heretic的核心创新在于能够自动寻找高质量的消融参数,通过共同最小化拒绝率和与原始模型的KL
随后回到接口方法,生成图片的访问路径faceUrl,然后存到数据库中,因为上传的图片和此处生成的图片名字都由faceId拼接,所以能够访问到,urlPrefix和savePath同理,都在yaml配置文件中配置。在进行完严谨性校验之后,如果启用了人脸识别功能,会调用personVal方法来调用工具类当中的添加人员的方法,执行成功之后会返回这个用户在人员库当中的id。person-id-pre:人员
3.运行 systemwidedeploy.cmd 后,输入1然后按回车键。并下载 mesa3d-x.y.z-release-msvc.7z。2.下载解压,运行perappdeploy.cmd后,按回车键。
Token,也称为“令牌”,是服务端生成的一串字符串,以作客户端进行请求的一个令牌,当第一次登录后,服务器生成一个Token便将此Token返回给客户端,以后客户端只需带上这个Token前来请求数据即可,无需再次带上用户名和密码。而且只要token设计的足够复杂,除非用户泄露,否则几乎没有被破解的可能,加上token是有时效的,在有限的时间加上有限的算力,更是无懈可击,这也类似于加密资产比如比特币
自 ChatGPT 发布以来,科技界掀起了一场大模型的竞争热潮。数据成为新生产要素,算力成为新基础能源,大模型则成为新生产工具,各行各业从“+A”向“AI+的转变已势不可挡。随着模型参数量从千亿迈向万亿,模型能力更加泛化,大模型对底层算力的诉求进一步升级,超万卡集群成为这一轮大模型基建军备竞赛的标配超万卡集群将有助于压缩大模型训练时间,实现模型能力的快速迭代,并及时对市场趋势作出应对。
这篇文章我们主要是记录和梳理了一种非常方便且优雅的基于Flexus X实例自建云端代码仓库的方式,主打的就是一个方便和好上手。一路使用下来,华为云Flexus X实例还是非常容易上手的,尤其是柔性算力和应用加速这一块相较于传统的云服务器确实非常有优势。再加上Flexus X实例的智能动态业务画像功能,在云服务器用量比较多的ERP/OA、SaaS集群部署、Web/App/小程序部署等实际业务场景,按
点击下方卡片,关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货,第一时间送达1950年,艾伦·麦席森·图灵以一篇划时代的文章扣开了人工智能的大门。与此同时,机器能否让大批人类失误?怎样的智能才能匹...
文章介绍了HKUST团队提出的Direct Group Preference Optimization(DGPO)方法,该技术解决了扩散模型强化学习微调的瓶颈。DGPO摒弃传统策略梯度流程,直接从样本组好坏差异中学习,使用ODE采样提高效率。实验显示,DGPO在GenEval基准测试中将模型得分从63%提升至97%,超过现有SOTA方案,且训练速度提高近30倍,大幅降低算力成本。
黑客通过GitHub传播恶意工具威胁研发安全 奇安信最新监测显示,黑客团伙Water Curse和Lucifer正利用GitHub开源特性,通过伪装成实用工具和IDEA破解包等方式,向研发人员传播恶意代码。其攻击路径分为四步:伪装诱饵、隐藏恶意代码、多阶段加载和持久化控制,最终实现窃密或挖矿目的。两类攻击针对不同群体:Water Curse瞄准高价值凭证的政企研发,Lucifer则针对普通开发者的
虚拟机性能优化实战指南:释放隐藏算力 摘要:虚拟化环境中80%的性能问题源于配置不当而非硬件不足。本文系统化拆解虚拟机性能优化方法论,涵盖CPU调度、内存管理、存储I/O和网络传输四大核心领域。通过vCPU拓扑配置、KSM内存去重、磁盘缓存策略调整和SR-IOV网络加速等技术手段,可提升虚拟机性能40%以上。同时介绍了Prometheus+Grafana监控平台搭建方法,并以MySQL数据库虚拟机
另一面值得关注的,它还是业界唯一一个基于全国产算力训练的推理模型。此外,升级后的星火X1私有化部署简便,定制门槛低——4张910B即可部署满血版星火X1,16张910B即可完成行业定制优化,再次印证全栈自主可控大模型,具备登顶高水平的实力和持续创新的潜力。它理解你的意图,将繁琐的点击化为一句简单的指令,将多个网站整合成智能工作流,在你需要时提供恰到好处的帮助,比如表单自动填充、标签页自动管理;同时
它能高效管理数十个AI模型的版本适配与流量分发,内置的智能扩缩容功能能根据实时访问量自动调配算力资源,比如电商大促时快速扩容应对爆增的图文生成需求。无论你是想制作能聊天的AI助手、自动分析数据的办公小秘书,还是搭建能协作完成科研任务的AI团队,这里都有现成的解决方案和详细教程。所有案例都配有分步指南和可修改的代码模板,让开发者能快速搭建符合自己需求的智能系统,特别适合需要AI自动化处理的教育、电商
之前我们常说的 scaling law 一般指的是 pre-train 阶段通过算力、数据、模型参数量的提升来不断提升模型智能水平。不过最近一年来看,碰到了不少瓶颈:算力上我们受限于超大规模训练集群的各种工程挑战,例如 LLaMA 3 的 paper 里就提到他们的万卡集群每两小时就会有坏卡问题出现,所以进一步拓展到 10 万卡规模的集群目前看起来难度很大。数据方面,文本数据达到 10-20T t
想要在复杂的城区场景实现高阶智驾,通常意味着必须堆砌激光雷达和高算力芯片,叠加高昂的人力研发成本,很难在利润微薄的大众市场算过账来。它基于真正的一段式端到端架构打造,同时融入强化学习能力,具备包括系统时延低、防御性驾驶能力强、横纵向丝滑控车、持续自我进化等核心优势,可大幅提升辅助驾驶的安全性、高效性和舒适性。凭借地平线 HSD 和征程 6P 芯片的加持,奇瑞可以将不输于特斯拉 FSD 的智驾方案率
当Agent,可以跨越各大APP之间的高墙,来替代人在各大APP之间流转,这个商业价值,就有很大的想象空间了。在 AI 的落地的 4*100 接力中,AI 与数字人只是个杠杆,用户才是能否撬动 100 万的收益,决定最后能不能夺冠的最后一棒——万能的锤子,敲出什么样的作品,全看将它用在什么场景。」产生这个判断的逻辑很直白,司马华鹏经常举的一个例子是红杉的一份报告:全世界投了五六千亿美金在大模型算力
中国AI领域迎来爆发式增长:百度"文心一言"月活突破2亿,与阿里"通义千问"共同领跑国产大模型赛道。技术层面,阶跃星辰开源10B参数多模态模型Step-3-VL-10B,性能媲美200B级大模型;企业应用方面,Zadarma推出支持8语种的AI语音智能体,字节跳动发布AI Agent平台2.0版。GitHub热门项目显示开发者正加速构建AI开发生态,如Ope
一、征文活动介绍在“移动云杯”算力网络应用创新大赛举办之际,移动云开发者社区同步开展玩转【移动云杯】大赛有奖征文活动。邀请您结合参与大赛的真实感受和开发经验,谈谈“您和移动云的那些事儿” 。优胜者将有机会获得丰厚奖品,更有机会获得与中国移动优先合作机会!诚挚邀请您的参与。二、征文活动时间即日起:征文开始12月4日:征文截止12月9日:结果公布三、征文要求1. 征文主题优先鼓励分享参与移动云杯大赛过
大语言模型依赖海量高质量数据训练实现"涌现"能力。构建数据集需从网络文本(Common Crawl)和知识库(维基百科)获取原始数据,经过质量筛选、文本标准化、去重处理和语种过滤等流程,最终设计为文档、问答或对话格式,保存为标准化文件(如JSONL)。高质量数据集是训练有效大语言模型的基础,直接影响模型性能。
1 Feed forward neural networks (FF or FFNN) and perceptrons (P)前馈神经网络和感知机,信息从前(输入)往后(输出)流动,一般用反向传播(BP)来训练。算是一种监督学习。对应的代码https://github.com/danijar/layeredhttps://github.com/civisanalytics/muffnn...
近年来,随着深度学习技术的发展,基于深度学习的人脸识别准确率得到了大幅提高,目前已被广泛应用在刷脸登录、⻔禁考勤、公安系统进行人员身份核查等场景。这一切应用的核心都离不开人脸识别算法。In...
报告下载丨2025年RAG实践手册:构建知识库和问答系统的实战指南
本报告对云服务商与电信运营商在此背景下的竞合展开研究,旨在发挥二者的技术、产品、应用优势,提出“1+3+N”合作体系:联合打造1个适合A1大模型培育的算力集群;从市场格局来看,海外企业占据大模型先发优势,几大巨头科技企业及个别人工智能企业已经完成几轮A1大模型迭代,性能不断提升;国内AI大模型建设方“百花齐放”,依托技术优势及业务经验,在构建通用大模型的同时,打造具备企业业务特色、行业特色的专用A
9 月 25 日,百度创始人李彦宏在 2024 百度智能大会上公布了国内大模型领域规格最高、力度最大的创业大赛——“文心杯”创业大赛第二季结果,并指出智能体是他最看好的 AI 原生应用发展方向。“越来越多的人靠自然语言提示词,就可以做出很有用的智能体”,相当于 PC 时代的网站和自媒体时代的账号,李彦宏表示。对于国内云厂商来说,面对 AI 大模型时代的巨量算力需求,归根到底要解决好两个核心诉求:一
“算力准备是大模型私有化部署的必要前提,那什么是算力?大模型算力芯片的种类有哪些?”无论是大模型训练阶段还是推理阶段都需要强大的算力支撑,什么是“算力”?大模型所需要的算力有何特点?
概况介绍Intel® DevCloud平台为每个注册用户提供独立的沙箱运行环境,并构建了完整的软件栈,开发者登录后不需要对环境做任何配置,不用担心软件之间的兼容问题,即可使用浏览器随时随地访问Intel® DevCloud上的算力资源、官方提供的丰富教程和参考实例。 “开箱即用”的用户体验,想开发者所想!Intel® DevCloud容器化应用部署平台已经上线,开发者可以在丰富的边缘节点上运行容器
使用云服务器的意义在于其提供的弹性、可扩展性和成本效益,使企业能够根据需求动态调整资源,优化运营效率,同时降低前期投资和维护成本。云服务器消除了物理硬件的限制,加快部署速度,提高了业务的灵活性和响应市场变化的能力。华为云下一代云服务器 Flexus X 实例焕新上线,新产品具备柔性算力,六倍性能,旗舰体验,覆盖高科技、零售、金融、游戏等行业大多数通用工作负载场景,从而帮您快速上云!Flexus X
大模型微调已从科研实验逐步走向工业应用,无论是强化指令理解能力的Instruction Tuning,还是降低门槛的轻量化方法(如LoRA、Prefix Tuning、Adapter),都对企业提出了更高的系统化能力要求。系统架构设计师不仅要评估算力资源、选择适当的微调策略,还需关注数据质量、自动化流程与跨部门协作等要素;