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最高法:依法惩治滥用 AI 技术侵权行为

最高人民法院办公厅副主任海伟日前接受新华访谈专访,围绕网民关心的话题,解读最高人民法院工作报告。 当下,人工智能迅速发展,但也出现不少侵害知识产权的现象。由于这些案件比较新,海伟表示,最高法不仅注重做实个案定分止争,还加强司法研究应对,强化司法政策、规则供给,在案件审理中逐步探索明确裁判标准。 采访中,海伟举了个例子。他说表示,AI技术发展很快,但发展中出现的相关问题、纠纷该如何妥善处理,需要在实践中逐步明确、规范,人民法院要结合具体案件,依法稳慎作出裁判,既支持AI技术依法应用,又依法惩治滥用AI技术侵权行为,以促进 AI 技术的规范有序发展。 他介绍,法院不仅依法审理个案,更注重加强对科技创新领域新产业新模式、新情况新问题的研究,对已形成共识的,通过司法解释、指导性案例等,及时向社会发布,促进规范、引领;对尚未形成共识又亟需明确的,通过典型个案审理传递司法导向,促进在规范下创新、在创新中发展。

从大模型性能优化到 DeepSeek 部署

一、背景 Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能,并结合我们的实践进行评测分析,文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。 在生产环境中,我们已部署专用的大模型推理集群,并对其性能进行了全面优化。对于大模型推理来说,性能优化主要聚焦于两个关键指标:吞吐量与响应时间(RT)。 1.吞吐量 传统上,我们用每秒请求数(QPS)来衡量吞吐量,即系统每秒能够处理多少请求。但对于大模型而言,还有一个重要指标------每秒Token数(token/s),它反映了系统每秒能处理的输入或输出Token数量。 2.响应时间(RT) 这是指系统处理每个请求所需的时间。对于支持流式输出的大模型,还需要关注另外一个指标------首个Token到达时间(TTFT: Time To First Token),即从开始处理请求到输出第一个Token所需的时间 接下来文章将介绍部署高性能大模型推理服务的方法与思路,这些方法主要围绕提升吞吐量与响应时间这两个关键指标展开。 二、高性能、易扩展的大模型推理框架是什么样的 ...

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