近期，随着多模态大模型（LMM）的能力不断进步，评估LMM性能的需求也日益增长。与此同时，在中文环境下评估LMM的高级知识和推理能力的重要性更加突出。在这一背景下，M-A-P开源社区、港科大、滑铁卢大学、零一万物等联合推出了面向中文大规模多学科多模态理解和推理基准CMMMU（ChineseMassiveMulti-disciplineMultimodalUnderstandingandReasoning），用于评估基本模型在中文各种任务中的专家级多模式理解能力。CMMMU涵盖6个大类学科，包括艺术、商业、健康和医学、科学、人文与社会科学、技术与工程，跨越30多个细分领域学科。下图给出了每个细分
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.07885github链接：https://sudo-ai-3d.github.io/One2345plus_page/Demo链接：https://www.sudo.ai/3dgen最近在开放世界的3D目标生成方面取得了显著的进展，图像到3D的方法，比文本到3D的同类方法提供更高的细粒度控制。然而，大多数现有模型在同时提供快速生成速度和对输入图像的高保真度方面仍存在不足，而这两个特征对于实际应用至关重要。本文提出了一种创新方法One-2-3-45++，该方法可以在大约一分钟内将单个图像转换为详细的3D纹理网格。该方法旨在充分利用
作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！cnblogs博客zhihuGithub公众号:一本正经的瞎扯1.背景在可观测领域的metrics解决方案中，VictoriaMetrics整个产品体系的性能非常高。两年前，我们团队用这个组件来代替kafka+druid实现的旧版监控系统。其中一个群集扛住了鹅厂内部一个达到9000万/sdatapoint的业务所产生的metrics数据，vm部分用了不到1000核，成本相比kafka+druid低了很多。美中不足是VictoriaMetrics并未提供类似历史群集的解决方案，虽然提供了免费的vmbackup和vmrestor
krpc-rust一个最像RPC框架的Rust-RPC框架https://github.com/kwsc98/krpc-rust刚刚学习Rust语言或者没怎么了解Rust-RPC框架的同学，可能以为又是一个标题党了，但实际上了解过这部分的同学都知道，目前来说主流的Rust-RPC框架和实际定义的RPC框架还是有着很大的差别。我们先看一下隔壁Java是如何实现的，就拿本项目Java版本krpc-java举例，有兴趣学习Java-RPC框架的同学别忘了点个Star~krpc实现一个基于netty单路复用网络模型的rpc框架，支持spring-boot启动，支持zookeeper，nacos注册中心
「大模型的API是个亏本买卖吗？」随着大语言模型技术的逐渐实用化，越来越多的科技公司提出了大模型API供开发者们使用。但前有OpenAI「每天烧掉70万美元」，我们也有理由怀疑以大模型为基础的业务到底能不能持续。本周四，AI创业公司Martian为我们仔细盘算了一下。排行榜链接：https://leaderboard.withmartian.com/TheLLMInferenceProviderLeaderboard是一个开源的大模型API推理产品排行榜。对于每个供应商的Mixtral-8x7B和Llama-2-70B-Chat公共端点，该榜单对成本、速率限制、吞吐量和TTFT的P50和P90
关注+星标公众号，不错过精彩内容作者 | strongerHuang微信公众号| strongerHuang很多读者都比较关心KeilMDK6的消息。。。KeilMDK6来了吗？KeilMDK6和KeilStudio桌面版什么关系？KeilStudio桌面版就是VSCode插件吗？KeilStudio桌面版如何使用？······虽然Keil被很多网友吐槽存在各种不足，但目前主流的单片机（MCU）开发工具，使用较多的依然还是Keil这个工具。所以，有很多网友比较关心“传说中”的KeilMDK6。KeilMDK6来了吗？说到KeilMDK6，就要说到KeilStudio。早在2021年的时候，Ke
鸿蒙来了，加上Android、iOS，企业又要投入人力物力财力，多支持一个技术阵营的一种技术平台。从IT角度看，是更多的责任：新技能培训、新员工招聘、新小组成立，也是新增的代码、新的bug、新的测试任务，在强监管行业如金融，还有新的运行风险和问责…但新客户新市场在哪里？怎么理解这些问题？喜欢讲格局是吧？这是需要你布局和入局的时候。2024年应该算是“鸿蒙纪元”。近日研究机构TechInsights发布预测报告称，华为HarmonyOS将在2024年取代苹果iOS成为中国第二大智能手机操作系统。市场上肯定有很多得益者，但也未必所有机构都关心或者高兴。从普通企业的IT角度看，在商言商（不谈其他），
如你我所知，在大型语言模型（LLM）的运行逻辑中，随着规模大小的增加，语言生成的质量会随着提高。不过，这也导致了推理延迟的增加，从而对实际应用构成了重大挑战。从系统角度来看，LLM推理主要受内存限制，主要延迟瓶颈源于加速器的内存带宽而非算术计算。这一瓶颈是自回归解码的顺序性所固有的，其中每次前向传递都需要将完整的模型参数从高带宽内存传输到加速器缓存。该过程仅生成了单个的token，没有充分利用现代加速器的算术计算潜力，导致了效率低下。为了解决这一问题，加速LLM推理的方法被提出，既可以增加解码过程的算术强度（FLOPs与总数据移动的比率），也能减少解码步骤数量。这类方法以推测解码（specul
大家好，我是前端西瓜哥。上周图形编辑器交流群里有人问，对于Figma导出的fig文件，该如何解析其格式，拿到可读数据。经过群友的一番讨论，这个问题最后算是解决了。fig文件导出Figma的设计文件，我们会得到一个fig文件。fig是一种二进制的格式。它没有使用XML或是JSON的格式，而是选择使用了Figma自己实现的特殊编码工具进行了序列化编码，并做了封装，最后得到一个二进制文件。二进制相比明文格式（JSON和XML），优点有：体积更小，因为数据更紧凑；解析速度快，像是JSON这种，要逐个字符解析然后构建AST，考虑转义、空格等特殊情况，对于大文件，解析效率很差；高保真，比如一些类型明文格式
作者|唐小引头图|由作者使用出门问问言之画生成出品|CSDN（ID：CSDNnews）大模型进入百模大战唯快不破之时，矢志BuildAGIandmakeAGIaccessible的李志飞的产品比要组公司拉团队的王小川来得还更快些。北京时间4月20日，出门问问创始人李志飞在北京嘉瑞文化中心正式官宣了自己大模型产品——序列猴子，并带来了AIGC产品的全家桶——奇妙文（写文）、言之画（绘画）、魔音工坊（音频）、奇妙元（数字人）。AGI降临！李志飞沉寂了许久，连他自己都这么觉得，一登台因为演讲PPT切换问题自我调侃“业务（指公开演讲）有点生疏了”。印象中的李志飞身上有着非常浓郁的技术气质，时至今日依然
