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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 ...

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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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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