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作者:神技圈子

强化学习之父Richard Sutton:AGI研究的下一个范式

OpenAI下一代GPT近期被爆遇到瓶颈,这让“Scaling
Law撞墙”的声音变得更响,尽管业内对此争论不休,但现实情况是,大模型确实不再像年前那样有突飞猛进的进展。作为启发大模型领域提出Scaling
Law的研究者,强化学习之父、阿尔伯塔大学教授Richard Sutton在2019年发表了后来被AI领域奉为经典的The Bitter
lesson。在这篇文章中,他指出,AI研究在过去70...

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作者:OneFlow_Official


基于主动元数据 构建智能数据治理体系

京东零售提出了一套全面的数据治理方案,包括建立数据标准、优化数据架构、规范数据开发流程和控制数据成本等措施,旨在通过技术手段提高数据管理的效率和效果,促进企业的数据高效运转。

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作者:京东零售技术


LLM长上下文RAG能力实测:GPT o1 vs Gemini

本文深入探讨了检索增强生成(RAG)技术在AI工作流中的应用,特别是OpenAI的o1系列模型和Google的Gemini
1.5模型在长上下文RAG任务中的性能,分析了不同模型在长上下文RAG任务中的失败模式,为开发者构建RAG系统提供了宝贵参考。(本文由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://www.databricks.com/blog/long-context-rag...

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作者:OneFlow_Official


推算LLM训练的GPU内存需求

本文将分析大语言模型训练的GPU内存需求,主要包括三个方面:训练数十亿参数基于Transformer的LLM时,每个GPU设备需要多少GPU内存;估算内存需求的公式是什么;如果模型无法匹配内存,在实践中应采取哪些措施来减少内存需求。(本文由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://medium.com/@maxshapp/understanding-and-estimating...

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作者:OneFlow_Official


70B大模型训练秘方③:1000次超参数优化实验的发现

今年6月,大模型公司Imbue依托它们自主构建的基础设施,从零起步,成功训练出一个70B参数的模型,其在相关推理任务上的卓越表现远零样本GPT-4o。在《70B大模型训练秘方①
:数据集创建与评估》一文中,他们分享了用于模型评估的数据集,包含11个公共数据集的高质量子集,以及一套用于代码理解的原始问题。重点分享了为什么选择这些特定的数据集,以及数据创建过程和实际数据集的详细信息。在《从裸机到70B...

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作者:OneFlow_Official


从通才到专家:AI系统向复合AI的演变

复合AI系统凭借其多模型、多工具的协同方式,展现出传统单一AI难以匹敌的应对复杂问题的能力,引发了广泛关注和讨论。本文从单体架构和微服务架构的演变切入,揭示了复合AI系统如何通过模块化的方式优化任务执行,提升灵活性与精准度。以Databricks
Mosaic AI平台为例,作者Yared Gudeta分析了复合AI在维护系统中的应用实例,展示了该系统如何整合向量嵌入、图数据库和大语言模型以高效解...

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作者:OneFlow_Official


新人如何做好项目管理?|京东零售技术人成长

们如何展开管理工作而避免被项目成员当作以上三种角色?接下来我将从具体执行的视角,讲述一些我的思考和感受。全文内容主要围绕五大过程组之中的启动、规划、执行和监控四个部分来进行整理和分享,希望可以给同是校招生的你带来一些共鸣和启发!

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作者:京东零售技术


用初中数学理解LLM工作原理

本文将从基础开始讨论大语言模型(LLM)的工作原理——假设你只知道如何对两个数字进行加法和乘法。首先,作者Rohit
Patel会从构建一个简单的生成式人工智能出发,逐步阐释理解现代LLM和Transformer架构所需的所有知识。本文将剔除机器学习中所有花哨语言和术语,将一切简单地表示为数字。(本文作者Rohit
Patel是Meta的数据科学家。本文由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原...

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作者:OneFlow_Official


前端小知识:??= 操作符,更简洁的默认值处理方式

在日常开发中,我们经常需要为变量设置默认值,比如用户配置、表单初始值等。JavaScript 在 ECMAScript 2021(ES12)中引入的 ??=
操作符提供了一种更简洁的方案。作为“逻辑赋值操作符”的一部分,它不仅能让代码更清晰,还能避免误替换掉有效数据。什么是 ??= 操作符?简单来说,??=
是一个“智能守护者”:仅当变量的值为 null 或 undefined 时才会赋予它一个默...

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作者:Ed7zgeE9X

Flutter 小技巧之 Shader 实现酷炫的粒子动画

这个函数主要是将当前像素归集到某个「粒子块」里,因为每个「粒子块」都是有具体大小,所以一个「粒子块」都是由「一批像素」组成,也就是需要根据当前「粒子块」的
index 去确定像素属于哪一个「粒子块」。所以进来的移动后的粒子像素,可以这个移动公式,如注释那样,反推出它原本的 x 和 y 位置,从而确定它最初的「粒子块
index」。这里简单介绍这段代码的一些实现逻辑,首先就是角度,这部分代码直接定义了粒子移动的方向范围,可以移动的角度在。

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作者:ZuoYueLiang


如何快速跟上智能体开发浪潮?李彦宏搭台为开发者指明方向

根据课表,百度世界大会2024公开课共分为无界新知—AI前沿技术、产业变革—大模型行业落地专场、应用已来—AI智能体专场、实战为王—AI开发实践专场四大专场,共计33节线下课程。除了学智能体、做智能体,开发者还可以学习代码生成、大模型infra、数字人、AI与具身智能等最前沿的AI技术、了解营销、交通、医疗、工业,大模型最新最全的产业落地场景情况、模型选择、AI数据集构建、RAG应用、RPA
+AI、各类工具套件使用,大模型开发现场实操指导。2024年,大模型浪潮的每一个变化都意味着对人才能力的重新革新。

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作者:CSDN资讯


最大的顶级数据集开源,HuggingFace排名第一,可创建15万亿Token

去年 12 月,生成式 AI 公司 Petuum
以及穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学(MBZUAI)共同推出了一个用于创建开源大型语言模型的项目LLM360,旨在提高开源代码的透明度,公开整个 LLM
训练过程、代码、数据和最佳实践,以帮助开发人员更轻松、更快捷、更经济地创建开源大型语言模型,实现...

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作者:OneFlow_Official


10个改变日常的大模型隐藏玩法

大模型可以写代码、做客服、帮忙写文章,但这些不过是冰山一角,大模型还有哪些不为人知但实用的用途?最近,关于大模型的隐藏技能在Reddit上引发热议,各种有趣的“武林秘籍”层出不穷。以下是部分大模型玩家眼中被低估的用途:1.
我手头大约有80盘VHS家庭录像带,于是把它们全部转换成了数字格式。然后,我将每段1-4小时的视频通过Whi...

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作者:OneFlow_Official


加锁失效,非锁之过,加之错也|京东零售供应链库存研发实践

从事京东零售供应链库存业务,库存数量操作增减十分频繁,并且项目开发中会常常遇到各种并发情况,一旦库存数量操作有误,势必给前台销售产生损失影响,因此需要关注对库存数量并发操作下的一致性问题。

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作者:京东零售技术


快讯,Flutter PC 多窗口新进展,已在 Ubuntu/Canonical 展示

而在支持多窗口正常运行,就需要更改支持多窗口的每个平台的 runner 代码,对于单窗口应用,默认的 runner 代码将保持不变,但用户在运行 flutter
create * 时应该能够选择加入多窗口 runner。可以看到,本次分享的 Flutter
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在上月 27 号的 Ubuntu 峰会,Flutter 展示了多窗口相关进展。

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作者:ZuoYueLiang


豆包大模型团队开源RLHF框架,训练吞吐量最高提升20倍

据豆包大模型团队介绍,HybridFlow 采用混合编程模型,将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合,解耦了控制流和计算流。基于 Ray
的分布式编程、动态计算图、异构调度能力,通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分,以及支持异步 RL 控制流,HybridFlow
能够高效地实现和执行各种 RL 算法,复用计算模块和支持不同的模型部署方式,大大提升了系统的灵活性和开发效率。然而,随着模型规模的不断扩大,RL
算法在大模型训练中面临着灵活性和性能的双重挑战。

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作者:CSDN资讯


揭秘 JDQ 限流架构:实时数据链路的多维动态带宽管控|京东零售技术实践

京东 JDQ 团队结合降本增效的行业趋势,针对开源 Kafka
在限流技术方面的不足和局限性进行了深入研究,并在此基础上进行了创新性优化,开发出支持多维度、动态以及优先级等限流功能的 JDQ 带宽管控限流架构。本文将针对
Kafka 限流存在的问题,以及 JDQ 限流架构进行深入介绍。

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作者:京东零售技术


通过Forcebot压测实践简述“并发模式”与“RPS模式”两种模式的区别

本文主要讲解了Forcebot压测平台之中“并发模式”与“RPS模式”两种模式对于服务端性能指标的影响。

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作者:京东零售技术


成为超级个体:AI 时代研发人员的编程技巧与最佳实践

本文主要 AI 结合我在某互联网企业 1024《成为超级个体:AI 时代研发人员的编程技巧与最佳实践》的分享材料,再结合我补充一些关键信息的缺失。在生成式 AI
驱动下的编程辅助工具日益普及。AI 助力编程能够显著加速开发过程,并通过代码生成、提示词优化等方式为开发人员提供支持。然而,
这类工具的实际效能受限于生成内容的准确性、上下文完整性,以及开发人员校验生成内容的成本。特别是,开发者在应用这些...

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作者:Phodal




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