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谷歌发布 Gemma 3n,专为移动设备打造的全新 AI 模型

Google宣布推出 Gemma 3n,这是其下一代的开放 AI 模型,与我们之前看到的相比有了显著的提升。继上个月在 Google I/O 大会上进行预览后,完整版现已发布,可直接在移动硬件上运行。 与 Gemini 的不同之处在于,Gemma 是为开发者下载和修改而设计的,而Gemini 是Google的封闭式专有模型。 该模型现在可以原生处理图像、音频和视频等输入并生成文本,这比仅仅基于文本的模型有了很大的飞跃。它甚至可以在内存仅为 2GB 的硬件上运行,并且据称在编码和推理等任务上表现更佳。以下是Google列出的所有改进: 多模式设计: Gemma 3n 原生支持图像、音频、视频和文本输入和文本输出。 专为设备端优化: Gemma 3n 型号以效率为设计重点,提供两种基于有效参数的尺寸:E2B 和 E4B。虽然它们的原始参数数量分别为 5B 和 8B,但架构创新使其运行内存占用与传统的 2B 和 4B 型号相当,仅需 2GB (E2B) 和 3GB (E4B) 内存即可运行。 突破性的架构: Gemma 3n 的核心是新颖的组件,例如用于计算灵活性的 MatFormer 架构...

腾讯开源轻量级混元-A13B 模型

腾讯宣布开源混元大模型家族的新成员——混元-A13B模型。该模型采用基于专家混合(MoE)架构,总参数规模达800亿,激活参数为130亿。 公告称,该模型在保持顶尖开源模型效果的同时,大幅降低了推理延迟与计算开销。对个人开发者和中小企业来说,极端条件下仅需1张中低端GPU卡即可部署。 在性能表现上,混元-A13B模型在数学、科学和逻辑推理任务中展现出领先效果。例如,在数学推理测试中,模型能够准确完成小数比较并展现分步解析能力。对于时下热门的智能体(Agent)应用,模型可调用工具,高效生成出行攻略、数据文件分析等复杂指令响应。 根据介绍,预训练中,混元-A13B模型使用了20万亿高质量网络词元语料库,提升了模型推理能力的上限;完善了MoE 架构的 Scaling Law(即规模定律)理论体系,为 MoE 架构设计提供了可量化的工程化指导,提升了模型预训练效果。 用户可以按需选择思考模式,快思考模式提供简洁、高效的输出,适合追求速度和最小计算开销的简单任务;慢思考模式涉及更深、更全面的推理步骤。这优化了计算资源分配,兼顾效率和准确性。 此外,混元还开源了两个新数据集。其中,Artifac...

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Apache Tomcat

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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。

Eclipse

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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)。