拥抱JVM 上的反应式应用:深入理解现代 I/O 模型和 Vert.x
我们将使用Maven构建一个SpringBoot应用程序,并使用Vert.x(NIO)工具集实现高吞吐,它不会因为阻塞操作而产生不必要的开销。核心应用程序将部署一个初始的Vert.xverticle,作为HTTPweb服务器,并监听8080端口。主(primary)verticle处理所有的RESTAPI请求,并根据Vert.x路由器中定义的路由对其进...
抖音公司申请用于收集应用程序的异常信息的方法及相关设备专利...
当检测到硬件异常信号时,在应用程序的函数调用堆栈的栈顶添加目标堆栈帧,所述目标堆栈帧包括信号处理函数,利用信号处理函数获取函数调用堆栈中的函数返回地址,基于应用程序的源代码结构信息查找函数返回地址对应的函数信息,并将函数信息回传至目标平台,以收集应用程序的异常信息。通过上述方法,在应用程序出现异常时,通过获...
LangChain 创始人万字科普:手把手教你设计 Agent 用户交互
接下来,我建议你尝试改变应用程序的认知架构。所谓「认知架构」,是指应用程序用于推理的数据处理逻辑。你可以选择两类认知架构来改善推理能力:通用认知架构和领域特定认知架构。通用认知架构vs.领域特定认知架构通用认知架构尝试在任意任务中提升推理能力。一个很好的例子是「规划与解决」架构。这篇论文(httpsar...
六位一线AI工程师总结爆火!大模型应用摸爬滚打一年心得公开
首先,即使上下文窗口达到一千万tokens,仍然需要一种方法来选择要输入模型的信息。其次,除了简单大海捞针评估之外,还没有看到令人信服的数据表明模型可以在如此大的上下文进行有效的推理。如果没有良好的检索和排名,干扰因素可能淹没模型,甚至可能用完全不相关的信息填满了上下文窗口。最后还有成本问题,ransformer的推理...
六位一线 AI 工程师分享自身总结,公开大模型应用摸爬滚打一年心得
首先,即使上下文窗口达到一千万tokens,仍然需要一种方法来选择要输入模型的信息。其次,除了简单大海捞针评估之外,还没有看到令人信服的数据表明模型可以在如此大的上下文进行有效的推理。如果没有良好的检索和排名,干扰因素可能淹没模型,甚至可能用完全不相关的信息填满了上下文窗口。
追问daily | 首次完整绘制果蝇大脑神经连接图;小型神经网络也能...
此外,研究团队还绘制了果蝇大脑区域间的投射图(projectome),展现了各脑区之间的连接关系(www.e993.com)2024年10月22日。通过追踪感光细胞至下行运动通路的神经信号传输路径,研究揭示了感知与行为之间的可能回路机制。这一工具和方法为未来的跨物种大规模神经连接图研究提供了新的技术平台。该研究发表在Nature上。
大模型产品化第一年??:战术、运营与战略
首先,即使有1000万词元的上下文窗口,我们仍然需要一种方法来选择要输入模型的信息。其次,除了狭窄的“大海捞针(needle-in-a-haystack)”评估之外,我们还没有看到令人信服的数据,表明模型能够有效地对如此大的上下文进行推理。因此,如果没有良好的检索(和排名),我们有可能让模型被干扰信息淹没,或者甚至可能用完全无关...
我用ChatGPT设计了一颗芯片
在试过之后,我们发现返回的设计质量参差不齐,我们发现只有ChatGPT-4可以可靠地生成设计。以下是每个LLM的*个设计(移位寄存器)的示例:1、首先我们看一下ChatGPT4.0生成的反馈:这个代码是有用的。2.我们再试一下ChatGPT3.5,生成的结果如下:
万字经验 | 使用大模型(LLMs)构建产品一年后,我们有些经验想告诉你
首先,即使有一个1000万tokens的上下文窗口,我们仍然需要一种方法来选择信息来喂给模型。其次,除了狭义的“大海捞针”评估之外,我们还没看到有力的数据证明模型能有效地推理如此大的上下文。因此,如果没有好的检索和排序,我们有可能用干扰信息使模型不堪重负,或者甚至可能用完全不相关的信息填满上下文窗口。
用于云服务和应用程序的网络安全可编程性的数据日志管理
在本文中,我们提出了用于访问安全上下文的灵活抽象层概念。它旨在通过部署在云应用程序和IoT设备中的轻量级检查和执行挂钩来编程和收集数据。通过回顾主要软件组件及其作用,我们对其实现进行了描述。最后,我们通过对PoC实施的性能评估来测试此抽象层,以评估从虚拟服务和IoT收集数据/日志以进行集中式安全性分析的有效性。