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Cocos Creator 3.8 LTS 发布

Cocos Creator 3.8 带来了什么? Cocos Creator 已迭代了 9 年,其成熟稳定的可视化编辑器,使开发者的生产效率能够得到极大的提升。 但这不仅是一个拼生产速度的时代,光有生产效率还不够。 作为一款移动端优先的跨平台引擎,Cocos 引擎在生产效率、画面品质和运行性能上选择了:全都要! 既投入了大量研发资源增强渲染效果,同时也始终高度关注发布后的运行时性能、功耗与稳定性(如运行性能、包体大小、加载速度、内存开销、电量使用、系统和平台兼容性等)。 不仅如此,为了在原生和非原生平台都有极致的运行性能,Cocos 引擎团队构建出了双内核引擎架构,确保每一个平台,都是“原生”性能表现。 C++ 高性能内核 :发布为原生应用时,引擎底层会采用 C++ 编写的内核驱动项目运行,以确保性能最优。 Web3D 内核 :发布为Web/小游戏应用时,引擎底层会采用 JS 编写的 Web3D 内核,以确保引擎包体最小,代码冗余最少。 在经历了 8 个大版本的迭代后,Cocos Creator 3.8 终于完成了这一套双内核引擎架构,使 Cocos 引擎制作的游戏和应用在原生、Web...

Llama2 评测大公开!知识库场景下能否赶超 ChatGPT?

作者:Towhee 技术团队 AIGC 人狂喜!最近,Meta AI 发布了大语言模型 Llama2,为大模型的开发者注入了一剂强心针,因为无论从其灵活性、竞争力还是便捷性来看,都有不小的优势。 具体来看: Llama2 为开源产品且可免费商用,ChatGPT 为闭源产品; Llama2 开放了 70 亿、130 亿和 700 亿三种不同参数的模型,对比市面上已有的开源大模型,Llama2 无论在模型规模还是回答质量方面,都显示出强劲的竞争力; Llama2 支持的上下文长度多达 4096 个 token; Llama2 提供了微调好的 Llama2 chat,可以直接用于对话机器人场景。 当然,这并不意味着 Llama2 完美无缺。如大家所知,业界对于 LLM 的应用场景正处于探索阶段,在应用过程中仍有一定的局限性,例如会出现知识过期和幻觉 (hallucination) 等缺点。为此,AI 社区提出了一种被广泛认可的优化方法,即基于检索增强的文本生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG)。 本文将在给定外部知识的情况下,测试 Llama-2-1...

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