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谷歌开源 LMEval 框架,面向 AI 大模型的评测工具

谷歌推出开源框架 LMEval,为大语言模型和多模态模型提供标准化的评测工具。评测新型 AI 模型一直是个难题。不同供应商使用各自的 API、数据格式和基准设置,导致跨模型比较耗时且复杂。 而谷歌最新推出的 LMEval 开源框架直击这一痛点,研究人员和开发者只需设置一次基准,就能展开标准化的评测流程,大幅简化了评测工作,节省了时间和资源。 https://github.com/google/lmeval LMEval 还通过 LiteLLM 框架抹平了 Google、OpenAI、Anthropic、Ollama 和 Hugging Face 等平台之间的接口差异,确保测试跨平台无缝运行。 LMEval 不仅支持文本评测,还涵盖图像和代码等领域的基准测试,且新输入格式可轻松扩展,框架支持是非题、多选题和自由文本生成等多种评估类型。同时,该框架能识别模型采用的“规避策略”,即故意给出模糊回答以避免生成有风险内容。

中国石油发布 3000 亿参数昆仑大模型

中国石油正式发布3000亿参数昆仑大模型。“标志着其 “人工智能+” 行动向纵深发展,为能源化工行业数字化转型注入新动能。” 新的昆仑大模型相比于2024年11月发布的700亿参数版本有了显著提升。语言大模型的参数从700亿增加到3000亿,视觉大模型的参数从3亿提高至44亿,而多模态大模型的参数则从160亿增长至800亿。此外,专业大模型也在不断迭代和完善,包括在勘探、代码、物资采购及安全生产等多个领域都取得了进展。 早在去年5月,中国石油就与中国移动、华为和科大讯飞建立了合作关系,共同推动昆仑大模型的开发,并于同年11月推出了700亿参数的早期版本。昆仑大模型是中国能源和化工行业中首个经过备案的大模型,标志着行业数字化转型的重要一步。 乔辉强调,昆仑大模型的应用范围涵盖了从油气勘探开发到炼油化工、装备制造的全产业链。在油气勘探开发方面,该模型通过智能化全波形反演技术,显著提高了地震波波动方程的求解效率,正反演全流程效率提升超过十倍。在炼油化工领域,昆仑大模型帮助优化了乙烷制乙烯的工艺运行,加快了设备故障处理的速度。此外,该模型还在销售领域应用,嵌入加油站管理系统,能够24小时响应员...

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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。

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