TypeScript 5.0 Beta 发布，实现新的装饰器标准
TypeScript 5.0 首个 Beta 测试版已发布。此版本带来了许多新功能，比如实现新的装饰器标准、更好地支持 Node 和打包工具中的 ESM 项目的功能、为库作者提供控制泛型推导 (generic inference) 的新方法、扩展 JSDoc 功能、简化配置，以及引入其他改进等。目标是让 TypeScript 更小、更简单、更快速。
主要变化
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Rust 1.67 发布
Rust 团队于近日发布了 Rust 1.67.0 新版本，1.67.0 稳定版中的主要更新内容如下： #[must_use] 对 async fn 有效 带有 #[must_use] 注释的 async 函数现在将该属性应用于返回的 impl Future 的输出。Future 特性本身已经带有 #[must_use] 注释，所以所有实现 Future 的类型都自动 #[must_use]。 在 1.67 版本中，如果输出没有以某种方式使用，编译器现在会发出警告。 #[must_use] async fn bar() -> u32 { 0 } async fn caller() { bar().await; } warning: unused output of future returned by `bar` that must be used --> src/lib.rs:5:5 | 5 | bar().await; | ^^^^^^^^^^^ | = note: `#[warn(unused_must_use)]` on by ...
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每日一博 | ChatGPT 背后的功臣 —— RLHF 技术详解
OpenAI 推出的 ChatGPT 对话模型掀起了新的 AI 热潮，它面对多种多样的问题对答如流，似乎已经打破了机器和人的边界。这一工作的背后是大型语言模型 (Large Language Model，LLM) 生成领域的新训练范式：RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 过去几年里各种 LLM 根据人类输入提示 (prompt) 生成多样化文本的能力令人印象深刻。然而，对生成结果的评估是主观和依赖上下文的，例如，我们希望模型生成一个有创意的故事、一段真实的信息性文本，或者是可执行的代码片段，这些结果难以用现有的基于规则的文本生成指标 (如 BLUE 和 ROUGE) 来衡量。除了评估指标，现有的模型通常以预测下一个单词的方式和简单的损失函数 (如交叉熵) 来建模，没有显式地引入人的偏好和主观意见。 如果我们 用生成文本的人工反馈作为性能衡量标准，或者更进一步用该反馈作为损失来优化模型，那不是更好吗？这就是 RLHF 的思想：使用强化学习的方式直接优化带有人类反馈的语言模型。RL...
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