苹果发布 AI 云端架构白皮书及部分代码-低调大师

苹果发布 AI 云端架构白皮书及部分代码

2024-10-29 227

苹果公司官方近日正式公开了一项名为 Private Cloud Compute（PCC）云端 AI 模型，并邀请所有安全和隐私研究人员访问和研究。

苹果现已开放一本《PCC 安全指南》，该指南包括有关 PCC 各组件的全面技术细节，以及它们如何协同工作，为云中的人工智能处理提供突破性的隐私保护。苹果表示，这将帮助其他研究人员更好地了解 PCC。

PCC 技术可以满足 Apple Intelligence 的计算密集型请求，同时提供了突破性的隐私和安全保护，是苹果 Apple Intelligence 得以实现的基础之一。苹果公司声称，Private Cloud Comput 是云端最先进、最安全的 AI 计算架构。

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原文链接：https://www.oschina.net/news/318091

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OSI 正式发布开源 AI 定义

Open Source Initiative (OSI) 已经按照预计正式发布了稳定版的开源 AI 定义（OSAID） – 1.0，涵盖代码、模型和数据信息；旨在提供一个框架，帮助 AI 开发人员和用户确定 AI 系统是否开源。该文件由超过 25 个组织参与共同设计，包括微软、谷歌、亚马逊、Meta、英特尔、三星、Mozilla 基金会、Linux 基金会、Apache 软件基金会等。 OSI 董事会主席 Carlo Piana 称：“开源 AI 定义 1.0 版的共同设计过程是完善、全面、包容和公平的。它遵循了董事会制定的原则，OSI 领导层和员工也忠实地遵循了我们的指示。董事会相信，这一过程产生的定义符合开源定义和四项基本自由中定义的开源标准，我们对这一定义如何使 OSI 能够为整个行业提供有意义且实用的开源指导感到兴奋。” 根据定义，开源 AI 是一种按照以下条款和方式提供的 AI 系统，赋予其以下自由：将系统用于任何目的，无需请求许可。研究系统如何工作并检查其组件。为了任何目的修改系统，包括改变其输出。与他人共享系统，以供其出于任何目的使用（无论是否修改）以上内容既...

2024-10-29

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关于算法的理论和实践的gap，一直是算法研究中常被提及的话题。大部分人，包括不少本身研究算法理论的研究人员，认为算法理论确实没有很好的发挥其本应该有的功能。我自己理解主要应该有解释功能（解释问题难度和算法行为）和引导功能（引导实践算法设计）。从解释功能讲，NP复杂性理论指出很多问题是难的（假设P!=NP），而且有许多悲观结论，典型的一个就是SAT（布尔可满足性问题，第一个被证明的NP完全问题）的强指数时间假设，而且目前SAT问题依然没有突破最平凡的界2^n. 再比如，最大团问题不存在有意义的近似算法。。。但现实中，SAT求解器可以解决许多工业几十万甚至百万变量级别的SAT实例，最大团问题也没见过难到无法找到一定质量近似解的程度。（NP复杂性理论说明理论上存在很难的实例，但是没法构造出实例。现实中可能不会遇到“那么难”的实例。）再从引导功能或说使用功能讲，算法理论中一个最出名的范式就是近似算法。不过那么多年过去，真的有什么近似算法在实践中发挥重要作用吗？应该说如果有，也是极其罕见的。随机算法，实践中的随机算法似乎也很少经典的理论算法那些idea。非要说，random walk算一个...

2024-10-29

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Mario

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Rocky Linux

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。