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65.4% 受访者期待建立全方位的 AI 法规体系

中国青年报社社会调查中心联合问卷网,对1340名受访者进行的一项调查显示,近八成受访者最近使用过人工智能工具。内容生成、教育辅助、效率工具是人们现阶段使用AI工具的主要用途。未来,让人工智能更好地服务于人,65.4%的受访者希望建立覆盖伦理、算法等各方面的AI法规体系。 调查显示,78.3%的受访者使用过人工智能工具,其中,近三成(27.7%)频繁使用。交叉分析显示,受访在校大学生(90.2%)使用比最高,其次是党政机关/事业单位工作人员(83.8%),国有企业工作人员(82.0%)排在第三位。不同年龄段的受访者中,年龄越大使用人工智能的比例越低,00后比例最高,为85.1%。 在各种不同的AI工具中,豆包是人们使用最普遍的工具,超六成受访者(61.0%)表示都在使用,其次是文心一言(48.6%),DeepSeek(44.1%)排在第三位。其他主要还有:腾讯元宝(17.9%)、讯飞星火(17.4%)、Kimi(16.5%)、ChatGPT(11.3%)、千问(10.7%)。 人们现在使用AI工具主要是做什么?调查显示,内容生成(文案撰写/图像视频生成)(62.8%)是第一用途,其次是教...

HTAP 已死

本文翻译自:《HTAP is Dead》 这篇博客受到Jordan Tigani文章《Big Data is Dead》的启发。 旧时代的岁月(70年代) 上世纪70年代,一个关系型数据库可以完成所有任务。白天处理事务(OLTP),晚上生成报表(OLAP)。像Oracle V2和IBM DB2这样的数据库在同一系统上运行OLTP和OLAP,主要是因为数据集仍然可以装在几个磁盘上,而计算资源昂贵。 没有人称之为混合事务/分析处理(HTAP);它只是数据库而已。 重大分歧(80年代) 随着企业拥有更多数据,并提出更复杂的问题,数据库开始显示出它的局限性。 事务型和分析型工作负载是朝着相反的方向发展的。OLTP需要微秒级的插入和单行查找,而OLAP则需要全表扫描和大规模的聚合。这导致了持续的争用;分析型工作负载消耗I/O和缓存,这些资源对于低延迟的事务型工作负载来说是必需的,反之亦然。 解决方案是什么?隔离这些工作负载。到20世纪80年代初,这种“巨大分歧”已经开始出现。 存储的分离(90年代) 推动这种分歧的一个关键技术因素是存储架构。OLTP系统针对基于行的存储进行了优化(快速写入 + ...

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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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)。

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