作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheFlink是Apache基金会下一个开源的分布式计算框架，它提供了对无界和有界数据流进行高吞吐量、低延迟的实时数据分析计算。同时，它还具有高度容错性，在节点失败或网络出现故障时可以自动重新调度任务并保证数据的完整性。此外，它还支持复杂事件处理（CEP）、机器学习、图形计算等多种应用场景，以及高性能的数据源和sink。本文将从以下几个方面对Flink的特性进行介绍：数据处理模型基于微批处理(micro-batching)和DataStreamAPI，Flink提供了丰富的数据处理模型，包括窗口(window)操作、Join操作、计算维表Join操作
LLM作为研究工具，能否帮助科学研究带来新的突破？今天微软AI4ScienceResearch抛出一篇230页的重磅论文，告诉所有的科研人员：LLM（GPT-4）太强了，赶快想办法用起来！论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.07361报告中，作者将以GPT-4为重点，深入研究LLM在科学发现和科学研究方面的表现。研究领域包括：药物发现、生物学、计算化学（密度泛函理论(DFT)和分子动力学(MD)）、材料设计和偏微分方程(PDE)。研究主要分为两个部分，首先是让专家对GPT-4在相关领域的知识储备做出评估，了解模型对复杂科学概念和关系的理解。然后，研究人员还让GPT-
IT之家 11月20日消息，OpenHarmony4.0版本已于10月26日正式发布，开发套件同步升级到API10。开放原子开源基金会现更新了OpenHarmony4.1&5.0版本路线图。据介绍，OpenHarmony 4.1Beta版本预计将于年底完成测试并发布，而Release发行版预计会在明年第一季度发布，而OpenHarmony5.0则预计会在第三季度发布。IT之家附OpenHarmony4.1&5.0版本概述：OpenHarmony4.1多媒体能力增强OpenHarmony4.1版本旨在全面提升系统性能、增强通信平台、加强安全基础平台、优化软总线、强化开发框架、实现全球化升级和DF
ElasticsearchRelevanceEngine—为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解]今天要介绍的ElasticsearchRelevanceEngine™(ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的AI搜索应用程序的新功能。ESRE站在Elastic这个搜索领域的巨人肩膀之上，并基于两年多的MachineLearning研发成就构建而成。ElasticsearchRelevanceEngine将AI的最佳实践与Elastic的文本搜索进行了结合。ESRE为开发人员提供了一整套成熟的检索算法，并能够与大型语言模型(LLM)集成。不仅如此，ESRE还可
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在事件驱动架构模式中，消息传递是整个系统的一个基石。很多公司都在推进基于事件驱动架构的云平台，因为它可以有效地解耦并加快应用开发的速度，缩短响应时间，提升弹性。然而，随着云服务的不断发展，如何将事件流转化为业务数据并进行后续的分析处理，一直成为一个重要的难题。一方面，传统的事件流转化方法依赖于复杂的、手动的ETL（extract-transform-load）过程，这对于企业而言，成本高且耗时长；另一方面，事件流转化还存在着数据完整性、准确性、时效性等问题。ApacheKafka是目前最热门的开源事件流处理框架之一，它提供了基于消息队列的发布/订阅模型，可以
大模型中的幻觉问题“林黛玉倒拔垂杨柳”、“月球上面有桂树”、“宋江字武松”……相信经常使用大语言模型都会遇到这样“一本正经胡说八道”的情况。这其实是大模型的“幻觉”问题，是大模型行业落地的核心挑战之一。例如幻觉会影响生成内容的可靠性，对于法律、金融、医疗等专业要求高的领域，将难以完成实际场景任务。因此，大模型幻觉问题也被认为是制约大模型广泛应用的一大难题。如何准确评估和解决大语言模型中的幻觉问题已经成为一个至关重要的挑战。近日，复旦大学与上海人工智能实验室构建了针对中文大模型的幻觉评测数据集HalluQA，对业界主流的大模型进行了评估。中文大模型幻觉评测，文心一言效果最佳HalluQA采用无幻
1.什么是Outline(描边)组件？Outline(描边)组件是UnityUGUI中的一种特效组件，用于给UI元素添加描边效果。通过设置描边的颜色、宽度和模糊程度，可以使UI元素在视觉上更加突出。2.Outline(描边)组件的工作原理Outline(描边)组件通过在UI元素周围绘制多个相同的UI元素，并设置不同的颜色和大小，从而实现描边的效果。描边的宽度和模糊程度可以通过调整参数来控制。3.Outline(描边)组件的常用属性EffectColor：描边的颜色。EffectDistance：描边的距离，可以设置为正值或负值。UseGraphicAlpha：是否使用UI元素的透明度作为描边的
11月16日消息，微软Ignite2023大会已于今天拉开帷幕，英伟达高管出席本次大会并宣布更新TensorRT-LLM，添加了对OpenAIChatAPI的支持。IT之家今年10月报道，英伟达面向数据中心和WindowsPC，推出TensorRT-LLM开源库。最大的特点是，如果WindowsPC配备英伟达GeForceRTXGPU，TensorRT-LLM可以让LLM在WindowsPC上的运行速度提高四倍。英伟达在今天Ignite2023大会上，宣布更新TensorRT-LLM，添加OpenAI的ChatAPI支持，并增强DirectML功能，改善Llama2和StableDiffusi
「OpenAI正在开发下一代大模型GPT-5。我们的意义所在，就是打造超凡脱俗的神奇AI智能」。这是SamAltman最近接受FT的一次采访中，首次对外透露了更多OpenAI的计划。这篇文章信息量巨大！他不仅谈到了OpenAI的融资想法，英伟达芯片短缺问题、AGI未来，甚至自曝GPT-5正在研发中。还记得今年4月，OpenAI就表示他们不会训练GPT-5，并且「在一段时间内不会」。没想到，OpenAI早就开始紧锣密鼓地准备中。GPT不是终局，我们要「超凡的神奇AI智能」上周，OpenAI的首届开发者大会举动表明，它计划在ChatGPT的基础上建立的商业模式。面向开发者升级GPT-4模型，推出了
在大模型时代，高质量的代码生成已经强大到，让人惊叹。从通过HumEval中67%测试的GPT-4，到近来各种开源大模型，比如CodeLlama，有望成为码农编码利器。然而，现实中，程序员们不会精炼表达需求，因此误导、限制了LLM生成优秀代码的能力。说白了，大模型代码能力行不行，取决于你的提示妙不妙。对此，来自北大实验室的研究团队提出了，通过与LLM聊天来细化需求的方法——ChatCoder。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.00272.pdf具体来说，他们设计了一种聊天方案，大模型引导用户细化需求表达，进而比以前更精确、更完整，同时提高了大模型的性能。大模型是「码
