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李彦宏内部讲话曝光:谈大模型三大认知误区,未来模型之间的差距会变大

“外界对大模型有相当多的误解,”近日据媒体报道,李彦宏的一则内部讲话曝光。 在最近一次和员工交流中,李彦宏谈及三个大模型认知误区,涵盖了大模型竞争、开源模型效率、智能体趋势等热点话题。 李彦宏谈到,未来大模型之间的差距可能会越来越大。他表示,大模型的天花板很高,现在距离理想情况还相差非常远,所以模型要不断快速迭代、更新和升级;需要能几年、十几年如一日地投入,不断满足用户需求,降本增效。 以下为内部讲话内容 问:有观点认为,大模型之间的能力已经没有壁垒了? 李彦宏:这个说法我不同意。我认为外界对大模型有相当多的误解,每一个新模型发布时,肯定都想说自己有多好,每次都去跟GPT-4o做比较,拿测试集或者弄一些榜单,说我的得分已经跟它差不多了,甚至某些单项上得分已经超过它了,但这并不能证明这些新发的模型跟OpenAl最先进的模型相比已经没有那么大的差距了。 模型之间的差距是多维度的,一个维度是能力方面,不管是理解能力、生成能力、逻辑推理能力还是记忆能力等这些基本能力上的差距;另一个维度是成本方面,你想具备这个能力或者想回答这些问题,你付出的成本是多少?有些模型可能推理速度很慢,虽然也达到同样的...

说说唯一 ID 与 CAS

一、从数据的唯一标识开讲 数据区分与标识表现 数据和算法组成了我们现有的应用软件,当然互联网应用也不例外。为了区分应用系统收集和运行所必要的这些数据,我们通过各种方法,来组织其存储形式,方便其为我们所用。从数据结构、文件、到专业数据库等工具,无一不是方便数据存储和访问的利器。 但无论如何,我们对数据存储,都要通过唯一的标识来对其进行区分,以确保我们根据这个标识来定位到它。 在不同的系统中,这个标识的表现也各不相同: 在编程语言中,它表现为变量名称、常量名称等; 在文件系统中,它表现为目录以及目录下的文件名等; 在数据库表中,它表现为库名、表名、主键或唯一索引; 在网络通信中,它表现为IP地址、MAC地址等; 在计算机内存中,它表现为物理内存地址等。 标识的生成与组织 客观现实要求我们必须要做每一份数据的唯一性区分,在数据量少的时候,我们尚可以简单的命名方式来实现,但是当存在海量数据的时候,我们若想要将其区分标记出来,除了命名,还要相应地进行组织结构的变更,来降低命名的复杂度,否则海量杂乱的数据名称会加大我们管理和获取的难度。 最常见的几种区分方式通常有如下几类: 全随机(可读性差,文字...

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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。