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Ruby 引入新 JIT 编译器 RJIT,替代 MJIT

Ruby 代码仓库近期新增了一个关于合并RJIT 的 PR。 据介绍,RJIT 是新的 JIT 编译器,用作 MJIT 的替代实现。主要特性如下: RJIT 使用纯 Ruby 汇编程序生成原生代码 MJIT 在运行时需要 C 编译器,YJIT 在构建时需要 Rust 编译器。RJIT 不需要它们 这意味着 RJIT 的预热可能比 YJIT 慢,但仍然比 MJIT 快得多 RJIT 生成的代码看起来与 YJIT 非常相似 事实上,很多方法都是将 Rust 代码直接翻译成 Ruby 因此能够通过删除特定于 MJIT 的实现来简化 Ruby VM 如果需要,还可以在 RJIT 中为 YJIT 做一些早期实验 关于 RJIT 的更多信息,查看[Feature #19420]。 部分性能基准测试如下: Headlining Benchmarks MicroBenchmarks 其他基准测试

AI 大战 AI,一个深度强化学习多智能体竞赛系统

小伙伴们快看过来!这是一款全新打造的 ⚔️ AI vs. AI ⚔️——深度强化学习多智能体竞赛系统。 这个工具托管在 Space 上,允许我们创建多智能体竞赛。它包含三个元素: 一个带匹配算法的 Space,使用后台任务运行模型战斗。 一个包含结果的 Dataset。 一个获取匹配历史结果和显示模型 LEO 的 Leaderboard。 然后,当用户将一个训练好的模型推到 Hub 时,它会获取评估和排名。得益于此,我们可以在多智能体环境中对你的智能体与其他智能体进行评估。 除了作为一个托管多智能体竞赛的有用工具,我们认为这个工具在多智能体设置中可以成为一个 健壮的评估技术。通过与许多策略对抗,你的智能体将根据广泛的行为进行评估。这应该能让你很好地了解你的策略的质量。 让我们看看它在我们的第一个竞赛托管: SoccerTwos Challenge 上是如何工作的。 AI vs. AI是怎么工作的? AI vs. AI 是一个在 Hugging Face 上开发的开源工具,对多智能体环境下强化学习模型的强度进行排名。 其思想是通过让模型之间持续比赛,并使用比赛结果来评估它们与所有其他模型...

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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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