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Meta 发布新一代开源大模型 Llama 3.1

今天凌晨,Meta 正式发布新一代开源大模型 Llama 3.1 系列,提供 8B、70B 及 405B 参数版本。 Llama 3 使用了超过 1.6 万个 H100 GPU、以及超过 15T token 的公开数据进行训练。 架构方面,该模型选择标准的仅解码器 transformer 模型架构进行调整,而不是混合专家模型,以最大化训练稳定性。 此外,Llama 3 采用了迭代的后训练程序,每一轮使用监督微调和直接偏好优化。 Meta 表示,Llama 3.1 系列在推理能力和多语言支持方面进行了改善,其上下文长度被提升至 128K,而模型参数也被提高到了 4050 亿规模,是近年来规模最大的大语言模型之一。该模型在通用常识、可引导性、数学、工具使用和多语言翻译等广泛任务中足以对标 GPT-4、Claude 3.5 Sonnet 等领先闭源模型。 Llama 3.1 现已于 Meta 官网和 Hugging Face 开放下载。 Llama 3.1 论文:https://ai.meta.com/research/publications/the-llama-3-herd-of-mod...

比 RAG 更强的 AI 内存层 Mem0

Mem0 为大型语言模型提供了一个智能、自我改进的内存层,从而实现跨应用程序的个性化 AI 体验。 Mem0 包含对各种流行的大模型的内置支持,内存可以利用用户提供的 LLM,确保特定需求的高效使用,支持: 核心能力 用户、会话和 AI Agent 留存:跨用户会话、交互和 AI Agent 保留信息,确保连续性和上下文。 自适应个性化:根据用户交互和反馈不断改进个性化。 开发者友好的 API:提供简单的 API,可无缝集成到各种应用中。 平台一致性:确保不同平台和设备上的行为和数据一致。 托管服务:提供托管解决方案,以便于部署和维护。 与 RAG 的区别: 实体关系:Mem0 可以理解和关联不同交互中的实体,可以更深入地理解上下文和关系。RAG 则从静态文档中检索信息。 信息新鲜性、相关性和衰减:Mem0 优先考虑最近的交互并逐渐忘记过时的信息,确保记忆保持相关性和最新性,以便做出更准确的响应。 情境连续性:Mem0 在会话之间保留信息,保持对话和交互的连续性,这对于虚拟伴侣或个性化学习助手等长期参与应用程序至关重要。 自适应学习:Mem0 根据用户交互和反馈提高其个性化,使得记忆更...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。