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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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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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。

Nacos

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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。

Spring

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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。

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