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新起点!如意玲珑社区官网正式上线,开启 Linux 生态共建之旅!

查看原文 在如意玲珑项目走过立项、捐赠、更名等关键历程后,我们今天迎来了新的起点——如意玲珑社区官网的正式启用,这标志着如意玲珑社区的正式成立,成为如意玲珑技术交流、资源共享、创新协作的新平台! 全新如意玲珑社区官网地址:https://www.linglong.space/ 在这里,我们将继续秉承开源的精神,为广大开发者、用户和开源爱好者提供一个共同成长共建的舞台。我们相信,通过集思广益、共同努力,如意玲珑社区定能成为推动Linux生态技术进步发展的重要力量。 现在,就让我们一同走进如意玲珑社区官网,开启一段新的旅程。 技术文档:学习与开发的指南 ◉ 文档中心:从入门到精通,我们准备了全方位的技术文档,涵盖安装、配置、开发、调试等各个环节。 目前已提供包括发行版 deepin V23、UOS 1070、openEuler 24.03、Ubuntu 24.04、debian 12、openKylin 2.0 RC 的玲珑安装教程。 应用商店:快速安装玲珑应用的窗口 ◉ 一键体验:让您在不同发行版下也能轻松安装如意玲珑应用(正常使用需要先安装如意玲珑运行环境)。 社区动态:连接彼...

AI Scaling的神话

截至目前,语言模型越来越大,能力也越来越强, 但过去的表现能预测未来吗? 一种流行的观点是,我们应该期待当前的趋势继续保持下去,并且出现更多数量级,这最终可能会引领我们实现AGI。 本文作者认为,这种观点来自于一系列神话和误解。从表面上看,规模扩展(Scaling)具有可预测性,但这是对研究成果的误解。此外,有迹象表明,LLM开发者已经接近高质量训练数据的极限。而且,模型行业正面临着模型尺寸的强烈下行压力。虽然现在无法准确地预测AI通过扩展能取得多大进展,但作者认为仅靠扩展几乎不可能实现AGI。 (本文作者Arvind Narayanan是普林斯顿大学计算机科学教授,Sayash Kapoor是普林斯顿大学计算机科学博士生。本文由OneFlow编译发布,转载请联系授权。来源:https://www.aisnakeoil.com/p/ai-scaling-myths) 作者|ARVIND NARAYANAN、SAYASH KAPOOR OneFlow编译 翻译|张雪聃、凌小雨 题图由SiliconCloud生成 1 扩展“定律”常被误解 有关扩展定律的研究表明,如果增加模型大小、训练计算...

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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。

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。

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