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腾讯优图实验室开源 Youtu-Embedding

腾讯优图实验室正式开源Youtu-Embedding,这是一款面向企业级应用打造的通用文本表示模型,可同时胜任文本检索、意图理解、相似度判断、分类聚类等六大主流任务。在信息检索(IR)、语义相似度(STS)、聚类、重排序和分类等一系列广泛的自然语言处理任务上,均展现出卓越的性能。 模型权重、推理代码及完整的训练框架现已开源,首个模型版本已在HuggingFace上发布,这是一个拥有20亿(2B)参数的通用语义表示模型。 根据介绍,Youtu-Embedding的核心优势包括: 在中文文本嵌入评测基准 CMTEB 上,Youtu-Embedding以 77.46 的高分荣登榜首(截至2025年09月) 精密的三阶段训练:通过“LLM基础预训练 → 弱监督对齐 → 协同-判别式微调”的训练流程,系统性地将大模型的广博知识转化为专用于嵌入任务的判别能力。 创新的微调框架:设计了统一数据格式、任务差异化损失函数和动态单任务采样机制,解决了多任务学习中的“负迁移”难题,实现了多任务的稳定协同训练。(该框架在多种基础编码器上进行了验证,保障其通用性和有效性) 精细化的数据工程:结合了基于LLM的高...

全球 AI 投资形成“史上最大科技泡沫”:规模是互联网泡沫的 17 倍

据 MarketWatch 报道,独立研究机构 MacroStrategy Partnership 在最新报告中警告,当前全球人工智能投资热潮已形成“史上最大科技泡沫”——其规模被估算为上世纪互联网泡沫的 17 倍,也是 2008 年次贷危机的 4 倍。 他们使用古典/威克塞尔 (Wicksellian) 资本理论来支撑评估: 在理想状态下,资本应在借贷成本比名义 GDP 高 2 个百分点时才能视为“均衡配置”。 但是由于极度宽松的利率环境导致资金误配,资本被投入到高风险、边际效益递减的 AI 领域。 分析师 Julien Garran 指出,宽松的利率环境使资本大量涌入 AI 领域,资金被误配到成本高、回报不确定的项目中。他认为 AI 模型正遭遇“边际收益递减”:训练成本快速上升,但性能提升有限;同时模型间差异化不强,缺乏可持续的商业护城河。 报告称,新一代语言模型(LLM)训练成本增大、性能提升幅度收窄,比如 GPT-3 相比 GPT-4 的训练费用增长很大,但性能改善并不成比例。AI 公司的模型并不容易形成差异化壁垒(其他竞争者可能复制或赶超),难以对客户收取高额溢价。 报告还指...

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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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