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天天 AI-20250219

​ 官宣!OpenAI前CTO新公司:北大校友翁荔加盟,创始29人2/3来自OpenAI 前OpenAI首席技术官Mira Murati宣布成立新公司——Thinking Machines Lab。该团队由29名成员组成,其中三分之二来自OpenAI,包括前研究副总裁Barret Zoph和联合创始人John Schulman。Mira Murati担任CEO,团队的目标是帮助人们调整AI系统以满足特定需求,开发强大的基础模型,并培养开放的科学文化。Thinking Machines Lab旨在构建一个人人都能获得知识和工具的未来,让AI能够为人类的独特需求服务。该团队强调科学共享的重要性,计划定期发布技术博客和论文,以促进研究文化的改善。来源原文 ChatGPT后训练方法被OpenAI离职联创公开,PPT全网转~ 离开OpenAI的John Schulman和Barret Zoph公开了ChatGPT后训练方法的PPT,分享了他们在斯坦福的演讲内容。后训练阶段是模型开发的最后一步,旨在让模型更像助手,确保其适合实际生产环境。PPT中详细介绍了后训练的三个主要组成部分:监督微调、奖励模...

百度网盘防雪崩架构实践

导读 大模型在研发效能领域代码生成方面发挥了越来越大的作用 而大模型的预训练依赖大量的精标代码,这些精标数据必须是比较好的工程实践代码 这些比较好的工程实践代码,需要大量的技术沉淀,包括工程架构,代码架构等多纬度,涉及性能、可用性、扩展性、安全等方向 百度网盘有不少比较好的工程实践,本文主要是介绍百度网盘工程架构中的防雪崩架构 抛砖引玉,与大家一起探讨什么才是优秀的工程实践,为大模型的落地提供坚实的数据基础 01 背景 1.1 百度网盘业务背景介绍 简要介绍一下百度网盘的业务背景 外部视角:用户规模超过10亿,单纯外部用户请求日pv过千亿; 内部视角:实例数超过60w+个,模块数规模过千,单个功能最多涉及100+个模块节点。 在复杂的链路+高并发情况下,短暂的异常就会使得整个系统出现雪崩,即使异常消失也无法自愈,对用户产生不好的用户体验。 于是百度网盘服务端工程方向设计了一套防雪崩的机制,本文先介绍雪崩的技术背景,再介绍相关的解决方案。 1.2雪崩发生的背景介绍 雪崩是如何发生的?简单的说,某种场景下,触发一个服务的处理能力(容量)不足而拒绝导致请求失败,而它的上游因为请求失败而重试,...

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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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