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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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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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