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2024: 大模型背景下知识图谱的理性回归

最近,开源中国 OSCHINA、Gitee 与 Gitee AI联合发布了《2024 中国开源开发者报告》。报告聚焦 AI 大模型领域,对过去一年的技术演进动态、技术趋势、以及开源开发者生态数据进行多方位的总结和梳理。查看完整报告:2024 中国开源开发者报告.pdf 在第二章《TOP 101-2024 大模型观点》中,蚂蚁集团知识引擎负责人,KAG项目负责人梁磊认为,随着大模型训练范式从预训练(Pre-training)阶段向后训练(Post-Training)阶段的迁移,人们的关注焦点也逐渐从语言模型的生成能力越来越多转向推理能力。这一转变的本质是更加重视模型理解和处理复杂问题的能力。可以预见,2025年基于知识图谱+大语言模型的垂域推理应用和开源项目将越来越多的涌现,为垂直领域的复杂问题问答推理提供新的解决方案。全文如下。 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 文/梁磊 2024年11月30日,适逢GPT 3.5发布两周年,在过去的两年时间里,国内的大模型产业在基座模型、智能体(Agent)技术以及检索增强生成(RAG)等方面都取得了显著的进步,并催生了众多优秀的开源项目。 ...

人工智能与处理器芯片架构

最近,开源中国 OSCHINA、Gitee 与 Gitee AI联合发布了《2024 中国开源开发者报告》。报告聚焦 AI 大模型领域,对过去一年的技术演进动态、技术趋势、以及开源开发者生态数据进行多方位的总结和梳理。查看完整报告:2024 中国开源开发者报告.pdf 在第二章《TOP 101-2024 大模型观点》中,中国科学院计算技术研究所副所长包云岗谈到了人工智能与处理器芯片架构是如何相互影响进而发展的。全文如下。 人工智能与处理器芯片架构 文/包云岗 一、引言 芯片有几十种大类,上千种小类,本文主要关注处理器芯片。这类芯片的特点是需要运行软件,例如:微控制处理器(MCU)会运行实时操作系统或者直接运行某个特定程序;中央处理器(CPU)往往会运行Windows、Linux等复杂操作系统作为底座支撑整个软件栈;图形处理器(GPU)一般不加载操作系统而是直接运行图形图像处理程序,神经网络处理器(NPU)则直接运行深度学习相关程序。 处理器芯片设计是一项很复杂的任务,整个过程犹如一座冰山。冰山水面上是用户或者大众看到的处理器芯片架构,呈现为一组微架构核心参数,比如8核、8发射乱序执行、...

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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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