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Deno 标准库快要发布稳定版 1.0 了!

Deno 官方宣布了标准库的一个重要里程碑:Deno 标准库的软件包将很快稳定到 1.0 版本。 以后任何使用稳定的 v1 版本的代码都将在语义版本控制下无缝运转,开发者可以使用@1版本选择器(例如:jsr:@std/bytes@1)导入这些软件包,在发布时自动接收 bugfix。 这一进程计划于 7 月完成。 目前Deno 标准库是 38 个软件包的集合,而 v1 稳定进程将一个接一个软件包去完成稳定,最终稳定整个标准库。这样做是为了最大限度地减少错误和疏忽的风险,并最大限度地增加社区在最后一刻重新审视每个软件包设计的机会。 更具体地说,每个包都要经过以下稳定过程: 软件包的文档覆盖率达到 100% 包的测试覆盖率达到一个相当高的数字(通常是 100%,但也有一些例外) 主要维护者同意设计时,发布1.0.0-rc.1(候选版本)。 等待一个月的社区反馈。 维护者兜底,并处理来自社区的反馈。 如果等待期过后没有问题,则发布1.0.0。如果有未解决的问题,等待期将延长,并重复前边的过程。 目前已经有一个软件包稳定了(bytes),还有九个软件包处于 RC 阶段。以下表格是所有包的进度情况...

手把手案例!怎样拿开源的 GPT-2 训练小模型,挑战 GPT-3.5

当前业内普遍认可的一个观点是,大模型(LLM)参数规模越大,其性能越强,表现得越像人类。 然而,一个只有 5 亿参数的小模型(SLM),在做文档摘要任务时,其表现却超过了 GPT-3.5。这听起来很不可思议。官方曾公布 GPT-3.5 的参数量为 1750 亿,是该小模型的 300 倍。 这是怎么做到的? 基于“大数据、大算力、强算法”的大模型的大规模预训练已经成为了一项极其烧钱的竞赛,有能力加入这场竞赛的玩家并不多。因此,越来越多的 AI 领域的研究关注如何让小模型高效工作,比如让低质量小模型 GPT-2 制作高质量的数据集,再用来训练小模型,就能与千亿级参数量的大模型 GPT-3 相匹敌。 在 2024 年数据与 AI 峰会上,华盛顿大学教授、麦克阿瑟奖学金获得者,艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence,AI2)常识 AI 的高级研究主任 Yejin Choi 分享了这一过程。 以下为 Yejin Choi 在2024 年数据与 AI 峰会上的演讲: 我来这里要跟你们分享一些看似不可能实现的可能性。 去年,当有人...

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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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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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