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北京:提前谋划、组织攻关 RISC-V 芯片的操作系统内核、编译器等底层软件

北京市经济和信息化局印发《北京市加快建设信息软件产业创新发展高地行动方案》。 其中明确,到2027年,北京市信息软件产业营业收入达到4.8万亿元。千亿级信息软件企业不少于4家,百亿级信息软件企业不少于35家。培育世界一流的信息软件企业,打造具有国际竞争力的信息软件产业集群。 关键软件全面重构。基础软件、工业软件、网络安全软件利用大模型进行技术升级,关键产品性能达到国际先进水平,用户体验感明显提升。占比30%的规模以上关键软件企业推出融合大模型能力的软件产品,关键软件企业引入大模型辅助编程开发范式。 新软件业态涌现。布局适配具身智能、XR头显、车载终端、智能计算机(AIPC)等新硬件产品及终端的关键软件。培育10家以上数字人、数字空间、数字物品等元宇宙领域营收超10亿元企业,打造10家左右元宇宙商圈、街区、文化景点、体育场所等信息消费体验点。 数据治理能力提升。探索数件新业态,培育1000款以上数件,100家左右数件服务商,推动数件融入生产制造流程,在京津冀区域建设数件生产基地。 产业全球竞争力显著提高。在跨境电商、短视频、游戏等领域培育50款以上海外软件爆品,推动北京企业参与全球信息...

基于 LLM 大模型 Agent 的适用范围和困境

本文提到大模型通常的工作方式,即通过提示词进行问答,并指出了两个主要问题:历史对话信息的管理和令牌数量的限制。文章讨论了知识库问答和个人助手两个应用场景,并分析了各自面临的困境,如知识库无法有效处理多模态信息和大型文档,个人助手则受限于工具参数的复杂性和令牌长度。文章还提到了微调(FINE-TUNING)作为改善模型性能的方法,以及在不同领域的应用潜力。最后,分享了对微调成为标准操作流程的预期,以及对现有平台和基础设施的改进意见。 背景 当下LLM大模型如火如荼的进行着,各大互联网厂商基本都有在训练&推出自研的大模型,chatgpt,千问、moonshot的kimi。基于这些大模型也涌现了出了很多的应用。但是当前还未出现现象级的应用,妙鸭相机算一个,但是也很快昙花一现。笔者由于业务场景的诉求,也探索了一下基于大模型的Agent 的方案,尝试在实际业务场景的使用一下。但是发现现实还是有一定的差距。 在基于Agent 的方案,目前有很多的开源框架,如: langchain:一个基于大模型应用开发框架,能够让应用的开发者基于大模型的推理结合存储、工具、索引、提示词等模块完成个人助理、...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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