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凹语言开源 1 周年发布 MVP 版本,欢迎关注直播

凹语言是国内 Gopher 发起的纯社区构建的开源国产编程语言项目(没有公司背景、没有任何赞助)。同时凹语言也是国内第一个实现纯浏览器内编译、执行全链路的自研静态类型的编译型通用编程语言。 官网:https://wa-lang.org/ 开源一周年之际,凹语言在8月12日发布了MVP版本和对应的参考手册,为发展提供了更多可畅享的未来。同时凹语言开发组将在 8 月 24 日 19:00-20:30 在 “OSC 开源社区”视频号进行视频直播,为大家介绍凹语言项目及社区,讲述在发展过程中面对困难与压力,以及采取的应对措施,针对MVP版本也进行细致说明,和大家一同展望凹语言的发展。

百度工程师浅析解码策略

作者 |Jane 导读 生成式模型的解码方法主要有2类:确定性方法(如贪心搜索和波束搜索)和随机方法。确定性方法生成的文本通常会不够自然,可能存在重复或过于简单的表达。而随机方法在解码过程中引入了随机性,以便生成更多样化、更自然的文本。两种常见的随机方法是: 1、Top-k 采样:在每个解码步骤中,模型会选择可能性排名在前的前 k 个单词,然后从这些单词中随机选择一个作为下一个生成的单词。这样可以增加文本的多样性,但仍然保持一定的可控性。 2、核采样(Top-p 采样):在这种方法中,模型会根据累积概率从词汇表中选择下一个单词。累积概率是指按照概率从高到低排列的单词概率之和。这可以减少重复性,并且相对于固定的 k 值,它可以自适应地选择更少或更多的候选词。 虽然核采样可以生成(缓解)没有重复的文本,但生成文本的语义一致性并不是很好,这种语义不一致的问题可以通过降低温度 (temperature) 来部分解决。降低温度是一个可以影响随机性的参数。较高的温度会导致更均匀的分布,使得生成的文本更多样化,而较低的温度会使分布更集中,更接近于确定性。这就引入了一个权衡,因为较高的温度可能会导致文...

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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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