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重庆大学 | 面向 RISC-V 架构的 AI 开发框架构建与优化大赛宣讲会成功举办

1月10日,面向RISC-V架构的AI开发框架构建与优化大赛第八场宣讲会在重庆大学举行,重庆大学国家卓越工程师学院副院长刘凯、计算机学院副院长钟将、助理教授李荣振、助理教授李楚昭,openKylin社区秘书长余杰博士、技术委员会委员王文竹博士参与活动。本次宣讲会旨在进一步加深同学们对大赛的了解,鼓励和动员更多同学参与到比赛中来。 宣讲会上,openKylin社区技术委员会委员王文竹围绕大赛概述、赛道设置、赛程安排、参赛要求等方面向同学们介绍了面向RISC-V架构的AI开发框架构建与优化大赛,并向同学们讲解介绍了一系列实践案例,帮助同学解读赛题,理清参赛思路,鼓励同学们积极参与报名。 希望通过此次宣讲会,能够帮助同学们更好地了解面向RISC-V架构的AI开发框架构建与优化大赛的相关内容和参赛规则,激发同学们的参赛热情。 关于大赛 面向RISC-V架构的AI开发框架构建与优化大赛是开放原子开源大赛设立的赛道,由openKylin社区、麒麟软件有限公司承办,国防科技大学、信创海河实验室协办,玄铁、北京算能科技有限公司、广东赛昉科技有限公司赞助。通过本项赛事,旨在探索如何将人工智能技术与RIS...

ToolLearning Eval:CodeFuse 发布首个中文 Function Call 的大语言模型评测基准

1.背景 随着ChatGPT等通用大模型的出现,它们可以生成令人惊叹的自然语言,使得机器能够更好地理解和回应人类的需求,但在特定领域的任务上仅靠通用问答是无法满足日常工作需要。随着OpenAI推出了Function Call功能,工具学习能力越来越作为开源模型的标配,目前业界较有影响力的是ToolBench的英文数据集。但是中文数据集的稀缺,使得我们很难判断各个模型在中文型工具上Function Call的能力差异。 为弥补这一不足,CodeFuse发布了首个面向ToolLearning领域的中文评测基准ToolLearning-Eval,以帮助开发者跟踪ToolLearning领域大模型的进展,并了解各个ToolLearning领域大模型的优势与不足。ToolLearning-Eval按照Function Call流程进行划分,包含工具选择、工具调用、工具执行结果总结这三个过程,方便通用模型可以对各个过程进行评测分析。 目前,我们已发布了第一期的评测榜单,首批评测大模型包含CodeFuse、Qwen、Baichuan、Internlm、CodeLLaMa等开源大语言模型;我们欢迎相关...

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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。