对话蚂蚁李建国：当前AI写代码相当于L2.5，实现L3后替代50%人类编程
超70%代码问题，单纯靠基座大模型是解决不了的；未来3-5年，人类50%编程工作可以被替代，有些环节甚至完全自动化。蚂蚁集团代码大模型CodeFuse负责人李建国说道。当下，AI代码生成领域正在野蛮式生长，巨头涌入，AI员工频频上线企业；首个AI程序员Devin被曝造假…… 面对风起云涌的代码生成变革，李建国给出了这样一个明确论断。
多模态大模型有了统一分割框架，华科PSALM多任务登顶，模型代码全开源
【4月更文挑战第24天】华中科技大学团队推出PSALM模型，革新多模态图像分割，实现语义、实例及交互式分割任务统一处理，提升效率。模型在多项基准测试中表现优异，支持零样本学习，适用于开放词汇分割等任务。代码开源促进研究，但面临复杂场景处理和计算资源优化的挑战。[链接](https://arxiv.org/abs/2403.14598)
探索机器学习中的自然语言处理技术
【4月更文挑战第24天】本文深入探讨了自然语言处理（NLP）在机器学习领域中的应用与进展。通过分析最新的技术动态，阐释了深度学习如何增强NLP的能力，并讨论了当前面临的挑战及未来的发展趋势。文中不仅总结了NLP的核心概念和关键技术，还通过案例研究展示了其在实际应用中的潜力。
安全小课堂丨什么是暴力破解？如何防止暴力破解
暴力破解是通过尝试所有可能的密码组合来解密，基于字符集合、有限密码长度和可预测性假设。黑客利用此方法获取未经授权的访问，如入侵系统或账户，可能为了利润、数据盗窃、恶意软件传播等目的。常见的攻击类型包括简单暴力、字典式、混合、反向和撞库。防御措施包括使用复杂密码、双因素认证、限制登录尝试和利用密码管理器。加密、加盐和实时监控也能增强安全性。
文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首
在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）无疑是最引人注目的潮头。在支撑这些大型语言模型应用落地方面，文本向量化模型（Embedding Model）的重要性也不言而喻。
近期，我在浏览huggingface发现，国产自研文本向量化模型acge_text_embedding（以下简称“acge模型”）已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB（Chinese Massive Text Embedding Benchmark）中获得了第一名。