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微软开源 DeepSeek-R1 魔改版「MAI-DS-R1」:响应 99% 敏感提示、风险降 50%

微软今天开源了一款“魔改版”的 DeepSeek-R1 模型「MAI-DS-R1」,其在保留原有推理性能的基础上进行了大幅度增强,尤其是在响应和屏蔽词方面有了显著改进: MAI-DS-R1 可以响应 99.3% 的敏感话题提示,比原版 R1 提升了2倍,这对于政治学术研究、社会问题、伦理道德研究等帮助巨大;但在安全风险大幅度降低,比原版 R1 降低了 50%。 据介绍,MAI-DS-R1 是后训练优化的 DeepSeek-R1 模型,微软在训练 MAI-DS-R1 的过程中,从大约 350000 个被屏蔽的主题示例中,收集和筛选查询关键词,将这些关键词转化为多个问题,并翻译成不同语言;还通过 DeepSeek R1 和内部模型为这些问题生成答案和思维链。 此外,训练数据中还纳入了来自Tulu3 SFT数据集的 110K 个安全和违规示例,这些示例涵盖了 CoCoNot、WildJailbreak 和 WildGuardMix 等内容。 https://huggingface.co/microsoft/MAI-DS-R1 随后,微软对 MAI-DS-R1 进行了综合评估。在敏感话题响应方...

如何合理规划 Elasticsearch 的索引

一、背景 随着ES在业务场景中的使用逐渐增多,平台对ES集群的稳定性、管理、运维的压力逐渐增大,通过日常的运维情况来看,发现用户对ES的了解熟悉程度参差不齐,经常性的遇到索引创建不规范,或者参考别人索引的创建脚本进行创建索引,对索引没有一个比较清晰的认知,对索引结构的规划也寥寥无几,为此,平台使用了一些列手段来帮助用户提前合理规划模板,比如索引、模板的创建接入飞书审批流,平台侧会逐一结合业务场景和ES集群情况详细沟通确定索引或者模板结构;又比如ES内核增加业务不停服的动态扩分片能力,旨在进行不合理索引的治理提升ES集群稳定性(索引一旦创建分片是不能修改的),我们内部改动ES源码实现了不停服动态扩分片。 因此有必要从ES的索引讲起,让大家对ES的索引从概念、原理到使用有一个清晰的认知,希望日常业务场景中用到ES的同学能够抽时间读一下。当然文章避免不了存在主观的分析,大家可以在文章底部进行评论或者私聊我们,一起探讨。好了废话不多说了,现在开始介绍。 二、什么是index(索引) 下面会针对索引的组成和基本结构结合官方文档逐一介绍。 基本概念 index(索引)是索引是具有相似特征的文档(D...

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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。