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推理 AI 模型基准测试成本激增:评估一个或需近 3000 美元

第三方 AI 测试机构 Artificial Analysis 数据显示,在七种流行的 AI 基准测试中评估 OpenAI 的 o1 推理模型需要花费 2,767.05 美元:MMLU-Pro、GPQA Diamond、Humanity's Last Exam、LiveCodeBench、SciCode、AIME 2024 和 MATH-500。 在同一组测试中对 Anthropic 最新的 Claude 3.7 Sonnet进行基准测试的成本为 1,485.35 美元,而测试 OpenAI 的o3-mini-high 的成本为 344.59 美元。 有些推理模型的基准测试成本比其他模型更低。例如,Artificial Analysis 评估 OpenAI 的 o1-mini 花费了 141.22 美元。但平均而言,这些模型的基准测试成本往往不菲。Artificial Analysis 总计花费约 5,200 美元评估了大约十几个推理模型,几乎是该公司分析 80 多个非推理模型(2,400 美元)花费的两倍。 OpenAI 的非推理 GPT-4o 模型评估成本仅为 108.85 美元,...

DPP 推荐引擎架构升级演进之路

一、DPP整体架构 DPP依赖于算法平台的引擎服务(FeatureServer,召回引擎, 精排打分),提供“开箱即用”的召回,粗排,精排服务。采用“热加载技术”解决算法平台的工程和算法同学策略迭代效率问题,支持策略随时发布,让他们可以专注于业务逻辑,即可拥有稳定的推荐在线服务。 图1.0 DPP服务整体架构 平台特性 快速迭代:通过系统解耦,实现算法、策略的快速迭代。 效果分析自动化:打通数据平台,BI数据分析标准化。 灵活实验:通过分层实验平台,支持多层多实验的灵活配置。 诊断方便:落地各子流程中间结果,支持算法、策略的细化分析;提供方便的监控告警,运维,时光机等问题排查工具。 二、DPP引擎演进 DPP编排引擎的迭代分为了3个阶段:固定编排,灵活编排,图化DAG编排;均是在策略迭代过程中,围绕着“迭代效率”提升的不断进化。下面分别介绍下各阶段引擎产生的背景及其方案。 2.1 固定编排 - DPP-Engine 推荐业务一般都可以抽象为“召回->融合->粗排->精排->干预”等固定的几个阶段,每个阶段通常是有不同的算法或工程同学进行开发和维护,为了提升迭代效...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。