注：文中涉及到的所有子目标几乎都为最小化 1多目标问题的数学形式2多目标的相关理论基础 3基于分解的多目标进化算法 基本思路：在给定权重偏好或者参考点信息的情况下，分解方法通过线性或者非线性方式将原多目标问题各个目标进行聚合，得到单目标优化问题。在对各个部分进行详细讲解之前，首先放上基于MOEA/D的一个基本流程做框架演示，如下图：3.1权重向量生成方法 基于分解的多目标进化算法首先需要产生一组均匀分布的权重向量。参考文献：K.Li,K.Deb,Q.ZhangandS.Kwong,"AnEvolutionaryMany-ObjectiveOptimizationAlgorithm
引言企业数字化的进程，由数据库的发展轨迹主导，而数据库本身的演进又受制于硬件的技术瓶颈。简单来说，数据库需要一个强大的计算机来支撑，但单块CPU显然没有这个能力，因此通过网络连接多块CPU、磁盘的分布式技术成为数据库发展的主要推动力，但相关硬件技术的发展速度有所差异，“在多年以前，数据库的硬件瓶颈主要在于磁盘和网络带宽，随着磁盘读写速度和网络带宽的提升，也就是IO不会成为数据库的明显瓶颈。”炎凰数据研发工程师吴立表示，“如今，CPU成为了数据库执行效率上的新的瓶颈。”炎凰数据在数据库开发过程中，最重要的原则就是顺应新的场景需求，以及具体的硬件发展现状，进行技术演进决策。一、列存储：数以类聚炎凰
现实生活中，物体并不是突然启动或者停止，当然也不可能一直保持匀速移动。就像我们打开抽屉的过程那样，刚开始拉的那一下动作很快，但是当抽屉被拉出来之后我们会不自觉的放慢动作。或是掉落在地板上的物体，一开始下降的速度很快，接着就会在地板上来回反弹直到停止。今天就来介绍一下Chrome113+全新推出的linear 缓冲函数。一、目前CSS缓冲函数的局限性提到CSS运动缓冲函数，你可能会想到以下几种linear：线性steps：阶段ease-in：淡入，先慢后快ease-out：淡出，先慢后快ease-in-out：淡入淡出，先慢后快，再变慢cubic-bezier()：贝塞尔曲线其中，cubic-b
Copilot发布一周年之际，将迎来一系列重磅更新！聊天将支持128k上下文，ChatGPT的代码解释器也将被引入……可以说，微软这次是把GPT有的功能几乎全搬进了Copilot。不仅功能完备，Copilot的入口更加丰富多样，响应速度也更快捷，关键是还免费。就在宣布更新几天前，Copilot刚刚结束近一年的预览阶段，转而成为正式版本。同时微软还宣布，Copilot在这一年中已经产生了数十亿次聊天。那么，此次Copilot都更新了什么内容呢？新增代码解释器首先来看从GPT中搬来的功能，包括新功能的引入和既有功能的强化。模型层面，微软计划在Copilot中使用GPT4-Turbo模型进行响应，这
传统推荐模型（二）协同过滤的进化——矩阵分解算法针对协同过滤算法的头部效应较明显、泛化能力较弱的问题，矩阵分解算法被提出。矩阵分解在协同过滤算法中“共现矩阵”的基础上，加人了隐向量的概念，加强了模型处理稀疏矩阵的能力，针对性地解决了协同过滤存在的主要问题。1、矩阵分解算法原理协同过滤算法找到用户可能喜欢的视频的方式很直接，即基于用户的观看历史，找到跟目标用户A看过同样视频的相似用户，然后找到这些相似用户喜欢看的其他视频，推荐给目标用户A。矩阵分解算法则期望为每一个用户和视频生成一个隐向量，将用户和视频定位到隐向量的表示空间上，距离相近的用户和视频表明兴趣特点接近，在推荐过程中，就应该把距离相近
提到颜色，大家都能想到 rgb 颜色表示法，比如 rgb(255,0,0)就表示红色，如果希望有透明度，可以用rgba来表示，比如rgba(255,0,0,.5)就表示透明度为50%的红色。除了这些，你还知道哪些？还有哪些新的写法，兼容性如何？今天一起来聊聊 rgb 和 rgba 的发展史。一、IE8之前（2012前）我最早工作是需要兼容 IE6 的，所以对这块还算熟悉。在这个时代，只有rgb，没有rgba，也就是这种最原始的写法。rgb(255,0,0)因此如果要实现透明度颜色，要么整体透明，要么切图，是一件非常头疼的事。兼容性如下，全兼容。二、IE9~Safari12（2019前）为了解决
我们都知道，大语言模型（LLM）能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为「上下文学习」（In-contextLearning）。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如GPT-4、Llama等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能，但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高，无法使用大模型。那么，常规大小的模型是否具备这种能力呢？为了探索小模型的上下文学习能力，字节和华东师大的研究团队在场景文本识别任务上进行了研究。目前，在实际应用场景中，场景文本识别面临着多种挑战：不同的场景、文字排版、形变、光照变化、字迹模糊、字体多样性等，因此很难训练一个能应对所有场景的
ChatGPT的发布是语言大模型（LLM）发展史的转折点，它让人们意识到LLM的潜力，并引发了“AI竞赛”，世界上主要人工智能实验室和初创公司都参与其中。在这之后，基于LLM的聊天机器人层出不穷。ChatGPT及相关LLM模型让我们共同见证了AI的历史性变革，很多人好奇，LLM和它们的运作方式究竟是怎样的？它们是如何被构建的？未来又将走向何方？本文对此进行了深入探讨。本文作者EtienneBernard是人工智能和机器学习专家，NuMind的联合创始人兼CEO，该企业创建由LLM提供支持的自定义NLP模型。Etienne曾在WolframResearch工作八年，主要担任机器学习负责人，并领导
大模型的出现引发了智能体设计的革命性变革，在ChatGPT及其插件系统问世后，对大模型智能体的设计和开发吸引了极大的关注。帮助完成预订、下单等任务，协助编写文案，自主从网络上搜索最新的知识与新闻等等，这种通用、强大的智能助理，让大模型强大的语义理解、推理能力将之变成了可能。OpenAI首届开发者大会上，SamAltman展示了ChatGPT作为智能助理的可能性。为了提升大模型智能体交互的性能和可靠性，目前学界已经提出了多种基于不同提示语技术的智能体框架，如将思维链结合至决策过程的ReAct、利用大模型的自检查能力的RCI等。尽管大模型智能体已经表现出强大的能力，但上述方案都缺乏让大模型智能体从
OpenAI的「真还传」剧情昨天迎来了大结局。但今天，事件主角SamAltman又上了热搜。路透社报道称，在SamAltman被董事会开除四天之前，几名研究人员向董事会发送了一封信，警告他们OpenAI已经有了一项重大的人工智能发现，而这项发现可能会威胁到人类。知情人士称，这封以前未报道的信件和人工智能算法是董事会罢免Altman的一个关键线索，也是董事会对Altman的诸多不满之一。路透社提到，OpenAI在发给员工的内部信息中承认了一个名为Q*的项目，并在Altman被开除之前致信董事会。OpenAI的一位发言人表示，上述内部信息是由长期担任高管的MiraMurati（OpenAI前CTO
