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Meta 开源 AI 语言模型,维基百科都说好

Facebook 是全球最大的社交平台,可以将全球各地的用户紧密联系到一起。为了让用户不受地域、语言等条件限制,Facebook 母公司 Meta 近日宣布其 NLLB(No Language Left Behind)项目取得了突破,能为世界上大多数语言开发出高质量的机器翻译。 该 AI 模型名为 NLLB-200,可以翻译超过 200 种不同的语言。为了评估新模型的输出质量,Meta 创建了一个测试数据集,包括该模型所涵盖的每种语言的 3001 个句子对,每个句子都由专业翻译和母语人士从英语翻译成目标语言。 研究人员通过他们的模型运行这些句子,并使用机器翻译中常见的 BLEU 基准将机器翻译与人类翻译的参考句子进行比较。测试表明,新的 NLLB-200 模型在支持的语言中获得了平均 44% 的 BLEU 分数的提升,在针对某些非洲和印度方言的测试中甚至提升了 70%。 目前全球范围内一共有数千种不同的语言,但由于语言数据的匮乏导致如今的翻译技术仍然有很多不足之处。以大家熟知的 Google 翻译为例,它目前能够翻译的语言数量仅限于 133 种;而微软的必应翻译支持的语言比 Googl...

go-zero微服务实战系列(十、分布式事务如何实现)

在分布式应用场景中,分布式事务问题是不可回避的,在目前流行的微服务场景下更是如此。比如在我们的商城系统中,下单操作涉及创建订单和库存扣减操作两个操作,而订单服务和商品服务是两个独立的微服务,因为每个微服务独占一个数据库实例,所以下单操作就涉及到分布式事务问题,即要把整个下单操作看成一个整体,要么都成功要么都不成功。本篇文章我们就一起来学习下分布式事务的相关知识。 基于消息实现最终一致性 我们去店里就餐的时候,付钱点餐后往往服务员会先给我们一张小票,然后拿着小票去出餐口等待出餐。为什么要把付钱和取餐两个动作分开呢?很重要的一个原因是使他们的接客能力更强,对应到服务来说就是使并发处理能力更强。只要我们拿着小票,最终我们是可以拿到我们点的餐的,依靠小票这个凭证(消息)实现最终一致性。 对应到我们的下单操作来说,当用户下单后,我们可以先生成订单,然后发一条扣减库存的消息到消息队列中,这时候订单就算完成,但实际还没有扣减库存,因为库存的扣减和下单操作是异步的,也就是这个时候产生了数据的不一致。当消费到了扣减库存的消息后进行库存扣减操作,这个时候数据实现了最终一致性。 基于消息实现最终一致性这种策...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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