我最近在玩一些基准测试，发现非常有趣的结果，我现在无法解释。这是基准:@BenchmarkMode(Mode.Throughput)@Fork(1)@State(Scope.Thread)@Warmup(iterations=10,time=1,batchSize=1000)@Measurement(iterations=10,time=1,batchSize=1000)publicclassArrayCopy{@Param({"1","5","10","100","1000"})privateintsize;privateint[]ar;@Setuppublicvoidsetup()

我正在测试一种分子动力学算法，其中包括一个由9个double组组成的粒子类，用于存储粒子分量(3D环境中的速度、力和位置)。我使用5个输入大小测试算法:Size(MB)Time(s)0.060.36(fitsincacheL2)0.141.79(fitsincacheL2)0.6036.86(fitsincacheL3)1.35182.24(fitsincacheL3)17.38566.55(itonlyfitsinRAM)然后我将Particles布局从array更改为ArrayList。为了有一个连续的内存块，我创建了arrayList，其大小将占用:ArrayListpx=new

利用TensorRT的8位PTQ将StableDiffusion速度提高2倍在生成人工智能的动态领域中，扩散模型脱颖而出，成为生成带有文本提示的高质量图像的最强大的架构。像稳定扩散这样的模型已经彻底改变了创意应用。然而，由于需要迭代去噪步骤，扩散模型的推理过程可能需要大量计算。这对于努力实现最佳端到端推理速度的公司和开发人员提出了重大挑战。从NVIDIATensorRT9.2.0开始，我们开发了一流的量化工具包，具有改进的8位（FP8或INT8）训练后量化(PTQ:Post-TrainingQuantization)，可显着加快NVIDIA硬件上的扩散部署，同时保持图像质量。TensorRT的

2024年2月29日，奇安信集团对外发布《2024人工智能安全报告》（以下简称《报告》）。《报告》认为，人工智能技术的恶意使用将快速增长，在政治安全、网络安全、物理安全和军事安全等方面构成严重威胁。《报告》揭示了基于AI的12种重要威胁，同时给予应对建议。根据《报告》，2023年基于AI的深度伪造欺诈暴增了3000%，基于AI的钓鱼邮件增长了1000%；目前已发现有多个有国家背景的APT组织，利用AI实施了十余起网络攻击事件……但目前，业界对AI潜在风险的研究与重视程度仍远远不足，《报告》认为，在积极拥抱大模型等人工智能技术之时，各界对其安全风险应保持警醒。大模型引爆AI热潮，双刃剑效应显现2

DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一，利用DifffusionTransfomer将生成模型扩展到更大的模型规模，从而实现高质量的图像生成。然而，更大的模型规模导致训练成本飙升。为此，来自SeaAILab、南开大学、昆仑万维2050研究院的颜水成和程明明研究团队在ICCV2023提出的MaskedDiffusionTransformer利用maskmodeling表征学习策略通过学习语义表征信息来大幅加速DiffusionTransfomer的训练速度，并实现SoTA的图像生成效果。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.14389GitHub地址：https

        进入全民短视频时代，人像视频的拍摄也正在迈向专业化。随着固化审美的瓦解，十级磨皮的网红滤镜被打破，多元化的高级质感成为新的风向标，“美”到每一帧是人们对动态视频提出的更高要求。        目前，大部分手机均可记录主流的24fps、25fps、30fps、50fps和60fps（framepersecond，FPS），以常见的30FPS为例，1分钟的视频就需要处理1800帧左右，如何保证处理过程中帧与帧之间的效果连续性是算法面临的关键突破点。        事实上，传统磨皮算法是一般实时美颜算法设计的优先选项，其本质是由各类高通滤波算法和图像处理算法组合而成，通过滤波核的大小

引言：探索语言模型的长上下文能力近日，谷歌推出了GeminiPro1.5，将上下文窗口长度扩展到100万个tokens，目前领先世界。而其他语言模型也正在不断探索长上下文能力，也就是模型处理和理解超出其训练时所见上下文长度的能力。例如，一个模型可能在训练时只看到了每个输入中的4Ktokens，但在实际应用中，我们希望它能够处理长达128Ktokens的文档。这种能力对于多种应用场景至关重要，如多文档问答、代码库级别的代码理解、长历史对话建模，以及语言模型驱动的自主代理等。然而，由于注意力机制的二次复杂度，将模型的上下文长度从4K扩展到128K看上去似乎是不切实际的。本文将介绍一种数据工程方法，

我有一个使用JarBundler打包的Java应用程序。该应用程序占用大量CPU(大量大型Collection.sort()调用)。在MacOS上，当使用64位JavaApplicationStub时，应用程序运行缓慢。此JavaApplicationStub文件正在启动Java64位VM。我发现了一个仅32位的旧JavaApplicationStub文件。我在Bundle中替换了它，应用程序运行速度提高了10倍!(因此，应用程序运行时会使用32位VM)。这有什么意义吗？为什么64位VM这么慢？像这样构建应用程序并破解JavaApplicationStub文件是否有意义？不胜感激。

最近在研究Unityil2cpp的代码生成和编译优化，结合之前遇到过的一个优化案例，给大家讲讲在Unity中迭代器相关代码生成的底层原理，以及在写代码过程中需要注意的一些特殊情况。案例首先我们来看一个非常简单的案例，代码如下：publicclassNewBehaviourScript:MonoBehaviour{privateList_objects=newList();privatefloatGetSumSlow(IEnumerablearr){floatsum=0;foreach(varvalueinarr){sum+=value;}returnsum;}voidStart(){for(i

一、介绍ManticoreSearch是一个使用C++开发的高性能搜索引擎，创建于2017年，其前身是SphinxSearch。ManticoreSearch充分利用了Sphinx，显着改进了它的功能，修复了数百个错误，几乎完全重写了代码并保持开源。这一切使ManticoreSearch成为一个现代，快速，轻量级和功能齐全的数据库，具有出色的全文搜索功能。ManticoreSearch目前在GitHub收获3.7kstar，拥有大批忠实用户。同时开源者在GitHub介绍中明确说明了该项目是是Elasticsearch的良好替代品，在不久的将来就会取代ELK中的E。二、官方性能对比同时，来自MS