正文MyBatis的整体架构分为三层，分别是基础支持层、核心处理层和接口层，如下图所示。基础支持层反射模块该模块对Java原生的反射进行了良好的封装，提供了更加简洁易用的API，方便上层使调用，并且对反射操作进行了一系列优化，例如缓存了类的元数据，提高了反射操作的性能。类型转换模块类型转换模块提供了两个主要功能，一个功能是别名机制，MyBatis为了简化配置文件提供了别名机制；另一个功能是实现JDBC类型与Java类型之间的转换，该功能在为SQL语句绑定实参以及映射查询结果集时都会涉及。日志模块提供详细的日志输出信息，并且能够集成多种日志框架，其日志模块的一个主要功能就是集成第三方日志框架。资

全球最快、最强的AI芯片面世，让整个行业瞬间惊掉了下巴！就在刚刚，AI芯片初创公司Cerebras重磅发布了「第三代晶圆级引擎」（WSE-3）。性能上，WSE-3是上一代WSE-2的两倍，且功耗依旧保持不变。90万个AI核心，44GB的片上SRAM存储，让WSE-3的峰值性能达到了125FP16PetaFLOPS。这相当于52块英伟达H100GPU！不仅如此，相比于800亿个晶体管，芯片面积为814平方毫米的英伟达H100。采用台积电5nm制程的WSE-3，不仅搭载了40000亿个晶体管（50倍），芯片面积更是高达46225平方毫米（57倍）。专为AI打造的计算能力此前，在传统的GPU集群上，

2024年3月4日，官方宣布推出Claude3模型系列，它在广泛的认知任务中树立了新的行业基准。该系列包括三个按能力递增排序的最先进模型：Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus。每个后续模型都提供越来越强大的性能，允许用户为其特定应用选择智能、速度和成本之间的最佳平衡。Opus和Sonnet现在已经可以在claude.ai和目前在159个国家普遍可用的ClaudeAPI中使用。Haiku很快也会上市。Claude3模型系列智能新标准Opus，Claude最智能的模型，在大部分常用的AI系统评估基准上表现优于同行，包括本科水平专家知识（MMLU）、研究生水平

Claude3上线之后，网友开始疯狂测试，实测效果确实惊人。不少网友体感Claude3超大杯确实强，实测已经达到了博士水平：这实在太疯狂了！Claude是唯一理解我的量子物理学博士论文的「人」！60亿人中只有他懂你的感觉，直接给这位网友干崩溃了。是的！博士生不再孤单。现在他们有了Claude。GPT-4给不了的陪伴我Claude来给！而另一个网友发现，Claude3Opus仅用了2个提示就从头重新发明了这种量子算法。而这篇论文还没有在互联网上发布。如果说这种水平还不好量化，有一个网友用门萨IQ系统来测了一众AI的智商，发现Claude3是唯一一个超过100分的选手，第二名GPT-4只有85分。

Transformer又又又被挑战了！这次的挑战者来自大名鼎鼎的谷歌DeepMind，并且一口气推出了两种新架构，——Hawk和Griffin。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.19427这种将门控线性RNN与局部注意力混合在一起的模型新架构的表现相当亮眼。首先，同为线性RNN架构的Griffin，凭借着1/2的训练数据，在所有评测中全面优于之前大火的Mamba。更重要的是，Griffin将模型成功扩展到了14B，做到了Mamba想做却没能做的事。其次，面对基于Transformer架构的模型，Griffin则凭借着1/6的训练数据，打平甚至超越了同等参数量的Ll

一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上，Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold和AlphaCode，都是谷歌为开源社区贡献的创新。谷歌：

一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。技术报告地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上

合成数据已经成为了大语言模型进化之路上最重要的一块基石了。在去年底，有网友扒出前OpenAI首席科学家Ilya曾经在很多场合表示过，LLM的发展不存在数据瓶颈，合成数据可以解决大部分的问题。图片英伟达高级科学家JimFan在看了最近的一批论文后也认为，使用合成数据，再加上传统用于游戏和图像生成的技术思路，可以让LLM完成大幅度的自我进化。图片而正式提出这个方法的论文，是由来自UCLA的华人团队。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.01335v1他们通过自我对弈机制（SPIN）生成合成数据，再通过自我微调的方法，不使用新的数据集，让性能较弱的LLM在OpenLLM

大模型的「幻觉」问题马上要有解了？威斯康星麦迪逊大学和谷歌的研究人员最近开发了一个名为ASPIRE的系统，可以让大模型对自己的输出给出评分。如果用户看到模型的生成的结果评分不高，就能意识到这个回复可能是幻觉。如果系统可以进一步筛选评分的结果进行输出，比如如果评分过低，大模型就可能生成「我没法回答这个问」，从而有望最大限度的改善幻觉问题。论文地址：https://aclanthology.org/2023.findings-emnlp.345.pdfASPIRE能让LLM输出答案以及答案的置信度得分。研究人员的实验结果表明，ASPIRE在各种QA数据集（例如CoQA基准）上显著优于传统的选择性预

近年来，文本生成图像领域取得了显著进展，尤其是基于扩散（Diffusion）的图像生成模型在细节层面上展现出逼真的效果。然而，一个挑战仍然存在：如何将文本准确地融入图像。生活中存在大量的「含文本图像」，从广告海报到书籍封面，再到路牌指示，都包含了重要的信息。如果人工智能模型能够高效且准确地生成含有文本的图像，将极大推动设计和视觉艺术领域的发展。例如现有的先进开源模型StableDiffusion和闭源模型MidJourney都在文本渲染上存在巨大挑战。StableDiffusion：abearholdsaboardsaying'helloworld'」MidJourney：Colorphoto