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瑞士三强联合发布开源大模型 Apertus

瑞士联邦理工学院洛桑分校(EPFL)、苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)以及瑞士国家超级计算中心(CSCS)近日联合发布了一个名为 “Apertus” 的大规模开源语言模型,该模型的名字在拉丁语中意为 “开放”。 与当前市场上如 OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 和 Anthropic 的 Claude 等美国大型模型相比,Apertus 不仅注重技术本身,更以其透明度赢得了广泛的关注。 这款模型的所有内容,包括模型权重、架构设计、训练代码以及数据来源等,全部实现了公开,甚至连训练过程的完整文档也毫无保留。这种 “开放” 策略让 Apertus 成为了一个值得期待的新选择。 在这个 AI 快速发展的时代,“数据黑箱” 的现象依然普遍存在。许多大型科技公司在发布他们的模型时,往往对外界隐瞒了大量关键细节,导致了行业的不信任感。而 Apertus 则打破了这一常规,力求通过开源的方式来促进技术的共享与合作。研究人员和开发者们可以在此基础上进行创新与改进,推动整个行业的进步。 这项研究的团队表示,Apertus 的推出不仅旨在为研究提供便利,更希望激励全球的 ...

谷歌 DeepMind 发布差分隐私语言模型 VaultGemma

谷歌DeepMind近日推出了一款名为VaultGemma的新型语言模型,专注于保护用户隐私。这是目前规模最大的具备差分隐私能力的开源模型,拥有10亿参数。 大语言模型通常存在一个隐患:它们可能在训练过程中记住了部分数据,包括姓名、地址甚至完整文档等敏感信息。而差分隐私技术通过在训练过程中引入可控的随机噪声,有效防止模型将输出与特定训练样本关联起来。 这意味着,即使VaultGemma曾接触过机密文件,从统计上也无法将其内容还原。谷歌表示,初步测试已验证该模型不会泄露或复现训练数据。 在架构上,VaultGemma是基于Google Gemma 2架构的仅解码器Transformer模型,具有26层并使用多查询注意力机制。研究人员表示,关键设计选择之一是将序列长度限制为1024个Token,这有助于管理私有训练的密集计算需求。开发过程由一套新颖的"差分隐私缩放定律"指导,为平衡计算能力、隐私预算和模型效用之间的权衡提供框架。 VaultGemma的性能大致相当于五年前的普通语言模型,在生成能力上略显保守,但为隐私安全提供了更强保障。 谷歌研究人员表示,他们正在Hugging Face和...

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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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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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