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马库斯再谈AlphaGo Zero不是从零开始,AGI可能需要这十大先天机制

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 纽约大学心理学和神经科学教授马库斯(Gary Marcus)坚信AlphaZero仍依赖于一些人类知识,也曾在AlphaZero解读现场这样diss哈萨比斯。 可能觉得说得不够,近日,马库斯在arXiv发布了本月第二篇长文Innateness, AlphaZero, and Artificial Intelligence,继续论证AlphaZero“可以在没有人类指导的情况下训练到超过人类水平”的说法被夸大了。 “当代人工智能论文(通常)用了一个‘相当不错的’具体结果,对更广泛的主题做出了绝对普遍和离谱的断言。”几个小时前,他在推特引用了这句话,说明自己怒怼的原因。 在文章中,马库斯将AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero的归结成一种“神奇的AI工程”,代号“AlphaSta

《深入分布式缓存》之“亿级请求下多级缓存那些事”

版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/79134166 所谓多级缓存,即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存,以提升访问效率,这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示: 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示: 1)首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx,此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希,轮询可以使服务器的请求更加均衡,而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率,相对于轮询,一致性哈希会存在单机热点问题,一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx,一种办法是设置一个阀值,当超过阀值,改为轮询算法。 2)接着应用Nginx读取本地缓存(本地缓存可以使用Lua Shared Dict、Nginx Proxy Cache(磁盘/内存)、Local Redis实现),如果本地缓存命中则直接返回,使用应用Nginx本地缓存可以提升整体的吞吐量,降低后端的压力,尤其应对热点问题非常有效。 3)...

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