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DeepMind 发布 VaultGemma 模型,具备差分隐私能力

谷歌 DeepMind 最近推出了一款名为 VaultGemma 的新型语言模型,这一创新的技术专注于用户隐私的保护。VaultGemma 不仅是开源的,而且是目前规模最大的具备差分隐私能力的语言模型,参数数量达到了惊人的10亿。这项技术的发布,标志着人工智能领域在保护用户数据隐私方面的重大进步。 传统的大语言模型在训练过程中可能会不小心记住一些敏感信息,比如姓名、地址和机密文档等。为了应对这一挑战,VaultGemma 引入了差分隐私技术,通过在训练过程中添加可控的随机噪声,确保模型的输出无法与特定的训练样本关联。 这意味着,即使 VaultGemma 曾接触过机密文件,从统计学上也无法还原其内容。谷歌的初步测试结果显示,VaultGemma 确实没有泄露或复现任何训练数据,进一步提升了用户的信任感。 在技术架构方面,VaultGemma 是基于 Google 的 Gemma2架构,采用了仅解码器的 Transformer 设计,包含26层,并使用了多查询注意力机制。一个关键的设计选择是将序列长度限制为1024个 Token,这样有助于管理私有训练所需的高密集计算。开发团队还借助一种...

2025 大模型服务性能排行榜:PPIO 吞吐测试排名第一

清华大学携手中国软件评测中心联合发布了《2025 大模型服务性能排行榜》,PPIO 在 DeepSeek-R1-0528的吞吐测试中排名第一。 该榜单从延迟、吞吐、可靠性等关键指标切入,由专业团队通过长周期、高频率、多时段的数据评测,直观呈现不同MaaS供应商的服务表现。而且,平台以匿名用户身份对 MaaS(Model as a Service)平台开展产品端到端的性能测评,从评测主体与流程上双重保障了客观公正性。 本次评测覆盖多个代表性模型,包括 DeepSeek-R1-0528、DeepSeek-V3.1、Kimi-K2-Instruct 等。PPIO 在 20 余家 MaaS 供应商中表现突出。 其中,在 DeepSeek-R1-0528 的吞吐测试中,PPIO 以45.17 tokens/s的成绩位列第一。在 DeepSeek V3.1、Kimi-K2-Instruct 等模型测试中,PPIO 在吞吐与延迟性能上也取得了前五名的成绩。 吞吐 (Throughput)与延迟 (Latency)与 是评测模型表现的两个重要维度。吞吐(Throughput)衡量在单位时间内可处理的 ...

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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)。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。