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Jina AI 开源多模态多语言向量模型 Jina Embeddings V4

Jina AI 宣布正式推出 jina-embeddings-v4,一款全新的多模态向量模型,参数规模达到 38 亿,并首次实现了对文本与图像的同步处理。 项目团队在模型内置了一套面向特定任务的 LoRA 适配器,专门强化了模型在处理查询-文档检索、语义匹配以及代码搜索等任务时的表现。 公告称,在 MTEB、MMTEB、CoIR、LongEmbed、STS、Jina-VDR 及 ViDoRe 等多项基准测试中,jina-embeddings-v4 在多模态、多语言检索任务上均展现了顶尖性能。它尤其擅长解读富含视觉信息的内容,无论是表格、图表还是复杂的示意图,都能精准捕捉其深层语义。此外,模型还同时支持单向量和多向量表示,灵活满足各种场景需求。 “jina-embeddings-v4是我们迄今为止最具突破性的一款向量模型。作为一款开源模型,它的性能表现已全面超越来自主流供应商的顶尖闭源模型。” 在多语言检索方面,其性能比 OpenAI 的 text-embedding-3-large 高出 12%(66.49 vs 59.27)。 在长文档任务上,性能提升了 28%(67.11 vs 5...

开源模拟器 QEMU 拒绝 AI 生成代码的贡献

开源模拟器 QEMU 开始对用 AI 生成的代码进行治理,项目维护者Daniel Berrangé 撰写并提交了一份“禁止使用人工智能代码生成器”的文档: 近年来,所谓的人工智能代码生成器引发了极大的关注。然而,迄今为止,尚未形成关于代码生成器输出结果的许可影响的普遍认可的法律解释。尽管供应商可能声称不存在问题且可以自由选择许可协议,但他们在推广这一解释时存在固有的利益冲突。 更广泛地说,目前尚未就基于多种不同许可协议输入数据训练的代码生成器的许可影响形成广泛共识。 DCO要求贡献者声明其有权在指定项目许可下进行贡献。鉴于对AI代码生成器输出许可问题的共识缺失,若补丁包含此类生成代码,则声称符合DCO条款(b)或(c)被视为不可信。 因此,本补丁定义了QEMU项目当前不会接受涉及已知或疑似使用AI代码生成器的贡献。 这是人工智能辅助软件开发的早期阶段。法律问题最终将得到解决。工具将成熟,我们可预期部分工具将安全适用于自由软件项目。 我们当前制定的政策必须适用于当下,并保持开放修订。最好从严格和安全开始,随后逐步放宽。 同时,可根据具体情况考虑例外请求。

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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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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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