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OpenAI 改进 GPT-4o 模型,带来更强的智能和个性

本月初,OpenAI 发布了多个新的 AI 模型。面向开发者的 GPT-4.1 模型引入了对 100 万个 Token 上下文窗口的支持,并在指令遵循、编码和智能方面进行了改进。o3 和 o4-mini推理模型在多个 AI 基准测试中取得了最佳结果。 即使在发布这些新模型之后,OpenAI 仍在持续更新 GPT-4o 模型。 今年 3 月,OpenAI对 GPT-4o 进行了增强,使其更加直观、更具创造力、更具协作性,并具有更好的指令遵循性、更强大的编码能力以及更清晰的沟通风格。 我们今天更新了 GPT-4o!智力和个性都得到了提升。 — 萨姆·奥尔特曼 (@sama)2025 年 4 月 25 日 今天,OpenAI CEO 奥特曼宣布对 GPT-4o 模型进行再次更新,重点提升了智能和个性。 优化 GPT-4o 保存记忆的时间长度并增强 STEM 的问题解决能力; 还对 GPT-4o 响应方式进行了细微的更改,使其更加主动,更好地引导对话取得富有成效的结果。 此增强版本目前仅通过 ChatGPT 体验提供,开发者尚无法通过 API 访问。 OpenAI 声称,该模型现在展现出了更好...

字节跳动推出 QuaDMix:大型语言模型预训练数据质量与多样性的统一框架

字节跳动近日宣布推出其全新的数据选择框架 QuaDMix,旨在提升大型语言模型(LLM)预训练的效率和泛化能力。众所周知,模型的训练效果受基础数据集的质量和多样性影响很大。然而,传统的数据筛选方法往往将质量和多样性视为两个独立的目标,先进行质量过滤,再进行领域平衡。 这种逐步优化的方式忽略了质量与多样性之间的复杂相互关系。优质数据集往往存在领域偏差,而多样化的数据集可能会降低质量。因此,在固定的训练预算下,如何同时优化这两个维度以最大化模型性能,成为了一个亟待解决的难题。 QuaDMix 框架的主要运作分为三个阶段:特征提取、质量聚合和质量 - 多样性感知采样。在初始阶段,每个文档都会被标注领域标签和多项质量评分。通过归一化和合并这些评分,生成一个综合质量分数。接着,系统通过基于 sigmoid 的函数采样文档,优先考虑高质量样本,并通过参数化控制确保领域平衡。 为了优化模型,QuaDMix 在不同参数设置下训练了数千个代理模型。通过这些代理实验训练的回归模型可以预测性能结果,从而识别出最佳采样配置。这种方法使得在高维参数空间中进行结构化探索成为可能,从而更好地将数据选择与下游任务对接...

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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。

Rocky Linux

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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。