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OpenAI 用 Rust 重写 AI 编程工具 Codex CLI

OpenAI 工程师 Fouad Matin 在 GitHub 表示,他们计划使用 Rust 语言重写其实验性 AI 编码工具 Codex CLI。 Codex CLI 是一款可通过 ChatGPT 网页端或本地命令行运行的工具,支持聊天式用户界面及非交互式静默模式,适用于持续交付管道。目前,该工具基于 TypeScript 和 Node.js 构建,并在 GitHub 上开源。 Codex CLI 是一个轻量级的 AI 编程助手,采用 TypeScript 和 Node.js 编写,可以直接在用户的终端命令行运行,旨在充分发挥 o3、o4-mini 等模型强大的推理能力,连接本地代码环境,甚至支持处理截图或草图进行多模态编程。 OpenAI 工程师表示,尽管现有版本开发迅速,但 Rust 的优势更为突出。新版本将实现零依赖安装,降低用户门槛;通过引入沙箱技术(如 macOS 的 sandbox-exec 和 Linux 的 Landlock),增强隔离安全性;同时,Rust 的无垃圾回收机制将进一步优化内存性能。 此外,Rust 还支持 Model Context Protocol,...

大模型生成内容的相关性及模型性能的评估方式探讨

为什么要评估测试(Evaluation Testing) 随着大模型技术的推进,评测其性能和能力的需求也日益增长,这不仅仅是技术层面的需求,更关系到商业决策和公众认知。 为什么需要大模型评估测试?主要原因如下; 模型好坏的统一判断标准:如果不构建一个客观公正和定量的模型评测体系,则无法判断众多大模型之间的能力高低,用户无法了解模型的真实能力和实际效果。 模型迭代优化的依据:对于开发者而言,如果不能定量评估模型的能力,则无法跟踪模型能力的变化,无法知道模型的优势和劣势,从而无法有针对的指定模型提升策略,影响模型的迭代升级。 监管安全的要求考虑:对于法律、医疗等关乎社会安全的领域,需要对大模型进行系统的评测,以确认大模型适合在该领域进行使用,而不会造成安全事故。 领域基础模型的选择依据:在不同的领域下,大模型的能力表现各有优劣,需要引入评测体系对大模型在各个领域下的能力进行统一测试,选择出最适合该特定领域的大模型作为基座,从而更好的产业落地。 大模型的评估标准是什么 大模型的评估需要一套标准,所有按照一套标准进行评估,比较才会有公平性,就以 SuperCLUE 为例。 SuperCLUE是...

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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。

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