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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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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。