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Brave Search 参战,引入 AI 搜索结果

为了不被行业淘汰,大型科技公司最近都在钻研自己的大型语言模型解决方案以保持竞争力。继 Bing、Google 之后,又一个搜索引擎加入了 AI 之战 —— 背靠 Brave 浏览器的 Brave Search。 这项新功能被 Brave 命名为 Summarizer,会将得到的搜索答案置顶,应该能极大地改善你的搜索体验。 Summarizer 的运作方式是直接从搜索结果中获取数据,然后大型语言模型(LLM)采用这些更准确的信息,并以连贯的语言向你提供答案,让用户更加容易理解。 具体来说,Summarizer 依赖于 Brave 自己的 LLM,而不是 OpenAI 的 GPT 技术。Summarizer 在向用户提供答案的过程中,一共使用了三种不同的模型: 第一种是问题回答模型,从跨越多个网页的文本中获得答案; 第二种模型是分类器,以剔除仇恨言论和垃圾信息; 最后一种模型会改写句子,通过归纳总结最终呈现一个简洁的结果。 ChatGPT 的另一个局限性在于训练它的数据集相对较旧,并非实时更新,因此产生的结果也不是最新的。而 Summarizer 使用的数据就是实时获取的网络结果,它可以提...

GCC 编译器开始为 RISC-V 提供自动矢量化支持

RISC-V 初创公司 Rivos 工程师近日向 GCC 编译器提交了一系列补丁,用于为 RISC-V 提供自动矢量化 (auto-vectorization) 支持。自动矢量化技术是一种编译器代码优化技术,即在不改变源代码的情况下,自动编译产生使用单指令多数据 (Single Instruction Multiple Data, SIMD) 指令集的二进制码,而不是程序员手动编写汇编层次的优化代码。 根据工程师的描述,这些补丁基于当前上游 rvv 向量的内在支持,并不是新的实现。大多数实现包括添加新的矢量成本模型、 自动矢量化模式本身和 target hooks。他还表示,目前的代码只是处于概念验证阶段。 按照目前的进度,这些补丁应该来不及合并到今年发布的 GCC 13,但有望为明年的 GCC 14 做好准备。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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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