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• 工作流数字化如何影响可持续性和可访问性
  虽然数字化在广阔的技术版图中相对容易，但为可持续性或可获得性做出改变要难得多。过时的工作方式从大学开始，我就有了一种做研究的方法。我会去图书馆，搜索档案，复制我需要的参考资料，然后用我打洞的成堆的纸做一个三环活页夹。我会坐在一个安静的房间里，拿着荧光笔、钢笔和记事
  2024-01-18其他0311
• 国产开源模型标杆大升级，重点能力比肩ChatGPT！书生·浦语2.0发布，支持免费商用
  1月17日，新一代大语言模型书⽣·浦语2.0（InternLM2）正式发布并开源。2种参数规格、3种模型版本，共计6个模型，全部免费可商用。它支持200K超长上下文，可轻松读200页财报。200K文本全文范围关键信息召回准确率达95.62%。不借助任何外部工具，内
  2024-01-18AI人工智能0843
• 马毅LeCun谢赛宁曝出多模态LLM重大缺陷！开创性研究显著增强视觉理解能力
  Sam Altman在各种场合都提到，大语言模型的多模态能力，是未来AI技术能够造福人类的最亟待突破的领域。那么现在在多模态大模型的视觉功能能否达到与语言功能匹配的水平？当前多模态模型取得的进步很大程度上归功于大语言模型（LLM）的推理能力。但在视觉方面，模型往往
  2024-01-18AI人工智能0841
• ConvNet与Transformer谁更强？Meta评测4个领先视觉模型，LeCun转赞
  如何根据特定需求选择视觉模型？ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型，在ImageNet之外的指标上如何相互比较？来自MABZUAI和Meta的研究人员发表的最新研究，在「非标准」指标上全面比较了常见的视觉模型。论文地址：https://arx
  2024-01-18AI人工智能0842
• 数据中心无法实现自动化的五件事
  人们很容易认为，在数据中心及其他领域，自动化没有界限。在这个世界上，人工智能似乎为改善数据中心运营和网络提供了无限的机会，整个IT行业都接受了工作流可以完全自动化以至于我们达到NoOps状态的概念，在数据中心内部似乎没有什么是我们不能自动化的。然而，现实更加令人清
  2024-01-18AI人工智能0837
• 使用 Rust 后，我写 Go 的方法都变了！
  大家好，我是渔夫。今天跟大家分享，当使用 Rust 一段时间后回来写 Go 的有哪些变化。自己本身大部分工作上都是主要写 Go 的，因为项目原因，以及我自己本身对 Rust 的热爱，业余时间也喜欢写各种小工具等等，所以，也越来越习惯 Rust 的写法。错误处理以为
  2024-01-18开发0829

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