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5大硬指标 + 集中式/分布式路线全解析

先说一个常被搞混的概念。“金融数据库”和“金融数据终端”听起来像一回事,实际差着十万八千里。金融数据库是银行转账、基金清算背后那个管数据存取和交易的数据库管理系统——数据错了不行,停了更不行。而Wind、Choice这类产品叫“数据终端”,本质是卖行情、财报数据的内容服务。一个管数据的存取计算,一个卖数据的最终呈现,底层系统 vs 数据产品,不是一回事。

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RWKV7-G1c 系列模型 13B/7B/3B 发布,指标持续进步

2025 年 12 月 31 日,RWKV7 G1c 系列推理模型开源发布,目前已发布 G1c 13.3B/7.2B/2.9B 模型。 RWKV 模型名称的 G1/G1a/G2 等等代表训练数据的版本。您可在同一参数永远选择日期最新的模型,获得最佳效果。 由于 G1c 系列的预训练质量可靠,您通过 State-tuning 可轻松高效完成复杂任务。 例如,社区开发者顾真牛,用 7000 条数据对 G1c 2.9B 模型做 state-tuning,实现复杂的 agent 角色扮演: 自动多次 function call 链式调用 + CoT 多角色 + 多语言 + 融入可驱动 3D 虚拟形象的语言和动作 图中使用了顾真牛自定义的对话和指令格式。 您可使用您喜欢的任何格式,使用少量数据做 state-tuning 就可以让模型学会。 模型性能评估 Uncheatable Eval 评测 Uncheatable Eval 使用最新的论文/新闻/代码/小说等实时数据,测试压缩率(“压缩即智能”),评估基底语言模型的真实语言建模能力和泛化能力。 新版 Uncheatable Eval 提升测试难度,加入更多 github 和 arxiv 数据,且增加了测试文本长度。 我们发现,RWKV 系列模型在 uncheatable eval 的成绩随时间持续提升,没有任何停滞或减缓。 因此,我们可在每月持续发布最新最强模型。 MMLU & MMLU PRO GSM8K & MATH500 HumanEval(pass@1) & MBPP(pass@1) 分类平均分: 评测细节(您可通过 https://github.com/rwkv-rs/rwkv-skills 复现): 这里测试的都是 RWKV 基模。我们尚未开始刷榜,且许多项目尚未调优。今年 RWKV 在所有榜单会显著更强,看齐一线 Transformer 模型。 模型实战 下面是以 FP16 精度推理 G1c 2.9B : 下面是在 RWKV Chat App 使用 QNN W4A16 量化的 G1c 2.9B 模型。目前量化仍然显著降智,我们今年稍后会加入 QAT 解决。 方案设计: 代码问题: 数学问题: 模型下载 下载 RWKV7 G1c 系列 模型(.pth 格式): Hugging Face:https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv7-g1/tree/main 魔搭:https://modelscope.cn/models/RWKV/rwkv7-g1/files Wisemodel:https://wisemodel.cn/models/rwkv4fun/RWKV7-G1c/file 其他格式: 下载 Ollama 格式:https://ollama.com/mollysama/rwkv-7-g1c 下载 gguf 格式:https://modelscope.cn/collections/RWKV-7-G1-GGUF-a5174274c32f4a 下载 .st 格式(Ai00):https://modelscope.cn/models/shoumenchougou/RWKV-7-World-ST 如何使用 RWKV 模型 在线体验 魔搭平台在线 demo: G1c 13.3b(续写模式):https://www.modelscope.cn/studios/BlinkDL/RWKV-CHN-2 G1c 7.2B(续写模式):https://www.modelscope.cn/studios/BlinkDL/RWKV-CHN G1c 2.9B(对话模式):https://www.modelscope.cn/studios/RWKV-Red-Team/RWKV-LatestSpace Hugging Face 平台在线 demo: G1c 7.2B(续写模式):https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/RWKV-Gradio-2 G1c 2.9B(续写模式):https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/RWKV-Gradio-1 G1c 2.9B(对话模式):https://huggingface.co/spaces/RWKV-Red-Team/RWKV-LatestSpace 本地部署 可以使用 RWKV Runner、Ai00、RWKV pip 等推理工具本地部署 RWKV 模型。 推荐使用目前最快的推理方式 Albatross:https://github.com/BlinkDL/Albatross,以及基于 Albatross 的 RWKV 并发推理后端 rwkv_lightning(兼容 OAI 格式的 API):https://github.com/RWKV-Vibe/rwkv_lightning 此外,RWKV 模型也适配了 llama.cpp、Ollama 等热门的模型推理工具。 由于 RWKV7 G1c 系列 是新模型,目前建议使用 RWKV Runner 以保证得到正确结果。 可以在 RWKV 官网 - 模型推理教程中查看上述推理工具的使用教程。 加入 RWKV 社区 欢迎大家加入 RWKV 社区,可以从 RWKV 中文官网了解 RWKV 模型,也可以加入 RWKV 论坛、QQ 频道和 QQ 群聊,一起探讨 RWKV 模型。 📖 RWKV 中文文档:https://www.rwkv.cn 💬 RWKV 论坛:https://community.rwkv.cn/ 🐧 QQ 频道:https://pd.qq.com/s/9n21eravc | QQ 交流群:224287095 📺 BiliBili 视频教程:https://space.bilibili.com/3546689096910933 欢迎大家基于 RWKV-7 进行创业、科研,我们也会为基于 RWKV 的项目提供技术支持。 如果您的团队正在基于 RWKV 创业或开展研究,请联系我们!(在“RWKV元始智能”微信公众号留言您的联系方式,或发送邮件到“contact@rwkvos.com”。)

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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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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