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谷歌更新隐私政策,未来将使用公共数据来训练其 AI

谷歌最近更新了其隐私政策,允许其使用任何公开可用的数据进行人工智能模型 (AI models) 训练。 谷歌将"语言模型"一词替换为"AI模型",并表示可能允许使用任何公开数据来构建功能和完整产品,如 Google 翻译、Bard 和 Cloud AI 能力。 这项更新于 2023 年 7 月 1 日发布: 这项政策更新表明,谷歌现在正在向公众及其用户明确表示,他们在网上公开发布的任何内容都可以用于训练 Bard 和其未来版本,以及谷歌开发的任何其他生成人工智能产品。 据了解,谷歌此次更新隐私政策主要是受流行人工智能聊天机器人 ChatGPT 开发商 OpenAI 的影响,后者因涉嫌通过互联网窃取用户私人信息而在加利福尼亚州被指控并发起集体诉讼。 诉讼称,OpenAI 在未经事先同意的情况下,使用了社交媒体、博客、维基百科上数百万条评论的数据,以及用户的其他个人信息来训练 ChatGPT。该诉讼的结论是,这侵犯了互联网上数百万用户的版权和隐私权。

Monibuca 中的内存复用

Go语言本身具备出色的性能,然而在流媒体服务器这种CPU密集+IO密集的双重压力下,GC带来的性能损失是最主要的矛盾。而减少GC的操作最直接的办法就是减少内存申请,多多复用内存。本文将围绕内存复用这个主题,把M7S中相关技术原理讲解一遍,也是M7S性能优化的历程。 读写内存共享 在早期我在研究过许多流媒体服务器的数据转发模式,基本都是在发送给订阅者时将内存复制一份的方式实现读写分离,虽然没有并发问题,但是内存频繁的申请和复制比较消耗资源。 在M7S v1版本中,也沿用了传统的方式。然而Go语言由于采用GC的方式管理内存,导致频繁申请内存会加大GC的压力。 在网友的启发下,从v2版本开始,采用了基于RingBuffer的内存共享读写方式。大大减少了内存复制。 在Monibuca中每一个流(Stream)对象包含多个Track(分为音视频Track和DataTrack)每个Track包含一个RingBuffer。发布者将数据填入这个RingBuffer中,订阅者则从RingBuffer中读取数据再封装到协议中发送出去,形成转发的核心逻辑。 下面的视频是当时开发的一个UI,实时获取RingB...

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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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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。