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Elasticsearch 9.1.3 发布

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎,具有 HTTP Web 接口和无模式 JSON 文档。Elasticsearch 基于 Java 开发,并在 SSPL + Elastic License 双重授权许可下作为开源软件发布。 Elasticsearch 9.1.3 现已发布,修复了潜在的安全漏洞可参阅安全公告了解更多详情。更新内容包括: Features and enhancements Infra/REST API: 限制 filter 的深度#133113 Ingest Node: 升级到 tika 3.2.2#133410 Packaging: 将捆绑的 JDK 更新至 Java 24.0.2+12#133119 修复 Data streams: 当数据流索引列表为空时,强制写入时翻转为 true#133347(issue:#133176) EQL: 改进仅含单个子句加UNTIL的序列错误信息#132638 修复 keys 和 non-keys 的条件序列#133134 ES|QL: 修复异步查询的更新...

“Vibe Coding” 概念提出者 Andrej Karpathy 谈强化学习

在预训练时代,关键在于互联网文本。你最需要的是一大批量、多样化且高质量的互联网文档,供模型从中学习。 在监督微调(SFT)时代,核心则是对话数据。人们雇佣合同工人为问题撰写答案,类似于你在 Stack Overflow 或 Quora 上看到的内容,但专门针对大语言模型(LLM)的应用场景进行优化。 我认为以上两个阶段都不会消失,但在当前的强化学习时代,关键要素变成了“环境”(environments)。与前两者不同,环境能让大语言模型真正地进行交互——采取行动、观察结果等。这意味着我们有望超越简单的“统计专家行为模仿”,实现更深层次的学习。这些环境既可用于模型训练,也可用于模型评估。但和之前类似,现在核心的挑战在于:我们需要大量、多样化且高质量的环境,作为 LLM 练习的“习题集”。 从某种意义上说,这让我想起了 OpenAI 最早的项目——Gym。那正是一个旨在构建大量统一格式环境的框架,只不过当时远早于大语言模型的兴起,因此那些环境大多是当时简单的学术控制任务,比如倒立摆(cartpole)、ATARI 游戏等。而 PrimeIntellect 的“环境中心”(environme...

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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。