今天社群中的小伙伴面试遇到了一个问题，如何保证生成式语言模型在同样的输入情况下可以保证同样的输出。 这里面造成问题的因素有两个方面： 一个方面是在forward过程中参数的计算出现了差异，这种情况一般发生在游戏显卡中，游戏显卡无法保证每一次底层算子计算都是成功的，也没有办法保证同输入同输出，这里我们就需要采用具有ecc内存纠错机智的专用显卡用来解决相关的问题。

如何让 Llama2、通义千问开源大语言模型快速跑在函数计算上？

TG飞机@luotuoemo

一键部署通义千问预体验丨阿里云云原生 5 月动态

怎么说呢 赶紧加油吧 距离gpt3.5 差好远。

2023年伊始，ChatGPT的爆火出圈，迅速引发了业界对于生成式AI应用的关注，AI大模型的竞争更是愈演愈烈。

通义千问预体验，如何让 AI 模型应用“奔跑”在函数计算上？

阿里云和通义大模型成为第一批算力伙伴和模型伙伴。

魔搭中文开源模型社区：模型即服务-

该HTML页面展示了一个可交互的表格，用户可以通过点击表格行来高亮显示所选行。使用了基本的`<table>`结构，并通过CSS设置了表格样式及行悬停效果。JavaScript函数`toggleSelect`实现了行选中的切换功能。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年6月24日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：JavaScript项目5个，Python项目5个，TypeScript项目2个，Go项目2个，Dockerfile项目1个，C#项目1个，Java项目1个，Jupyter Notebook项目1个，Rust项目1个，Dart项目1个，Tcl项目1个。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年6月17日）共有15个项目上榜。按开发语言分类，Python项目最多，达6项；TypeScript和JavaScript各有3项；PHP、Blade、Lua、Dart及非开发语言项目各1项。这些项目涵盖从零构建技术、智能家居、高性能数据库到情感语音模型等多个领域，体现了开源社区的多样性和创新力。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年7月8日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，Python项目最多，有6项；其次是C++和TypeScript，各有3项；Jupyter Notebook和JavaScript各2项；QML、非开发语言项目、Rust则各有1项。这些项目涵盖了多种领域，包括编程教育、API集合、语言模型、十六进制编辑器等。

根据Github Trendings统计，2024年6月共有20个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python和TypeScript项目各有8项，Jupyter Notebook 3项，HTML、Java、Rust、Vue 和 Batchfile 各1项，C和Svelte也分别有1项。这些项目涵盖多种领域，从AI驱动的应用到游戏开发，反映了开源社区的多样性和创新力。

根据Github Trendings统计，2024年8月共有17个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python项目6个，非开发语言项目与TypeScript项目各4个，JavaScript项目3个，Java、Go及Vue项目各1个。其中，免费编程学习平台freeCodeCamp.org以381,011个Star数领先，提供全栈网页开发和机器学习课程。其他项目涵盖编程书籍、API集合、低代码开发平台等多种资源。

本文源自开发者Pony在创作“标签星球”过程中遇到的一个需求：如何高效获取并展示网站的Logo。为此，他深入研究并自建了一套图标获取与托管服务。标签星球是一款基于浏览器收藏夹的启动页应用，能将收藏夹转换为导航页形式，并支持模糊搜索及收藏夹分享等功能。在寻找合适服务时，Pony发现现有解决方案要么受限于技术壁垒，要么覆盖范围有限，这促使他着手搭建自己的服务。文章详细介绍了该服务的设计思路和技术实现过程，包括对多种网站图标设置方法的分析、链接处理策略、获取流程、缓存机制以及错误处理方案等。

【8月更文挑战第19天】

人工智能（AI）属计算机科学，聚焦于模拟人类智慧的技术与系统的研发。本文概览常见AI算法原理：机器学习含监督（如决策树、支持向量机）、无监督（如聚类、主成分分析）及强化学习算法；深度学习涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络；自然语言处理涵盖词袋模型、循环神经网络语言模型及命名实体识别等。这些算法支撑着AI技术的广泛应用与发展。

【8月更文挑战第14天】

在快速发展的科技时代，人工智能（AI）已从科幻概念变为现实，尤其在软件开发领域产生了深远影响。AI通过自然语言处理技术准确理解需求并自动生成初步代码框架，大幅减少需求分析与设计工作量。同时，智能代码补全、代码审查及自动化测试等工具显著提升了编码与测试效率，基于大数据分析和机器学习预测所需代码片段，自动发现并修正潜在错误，确保软件质量的同时减轻开发者负担。

Java后端开发者兼技术负责人反馈，OS Copilot简化了系统操作和脚本编写，上手简单，给予新手友好体验。工作效能提升明显，评分8分。愿意推荐并期待开源，愿参与开发。基础命令问答、辅助执行和代码分析功能突出。相比其他产品，响应快、内容详尽，但局限于Linux。期望支持更多OS、IDE插件及图形化界面。尚未体验与其他产品联动，但看好其潜力。

JavaScript 数据类型

项目是关于一个博物馆知识图谱，上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块，如NLU、指代消解、实体对齐等任务，完全由LLM实现，本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的，遂开展了项目研发工作

【6月更文挑战第5天】Nature发表的论文显示，GPT-4在心智理论任务中表现出色，特别是在识别讽刺上超越了人类。然而，在理解失礼行为和相关社会意识方面，GPT-4逊于人类，而LLaMA2-Chat在此类情境中表现更佳。尽管如此，GPT-4在失礼行为可能性测试中展现出高超的理解力。该研究强调了AI在模拟人类心理状态方面的进步与局限性。[链接](https://www.nature.com/articles/s41562-024-01882-z)

该文本是一个关于如何解析和执行JavaScript代码的步骤说明。主要内容包括： 1. 找到JavaScript文件的位置。 2. 下载代码并进行格式化。 3. 运行代码时会出现缺少变量错误，需要添加模拟环境的代码。 4. 指出主要的入口函数是`_0x5a8f25`，将其赋值给`window`。 5. 提供了整个JavaScript代码的长串内容。 6. 提供了一个Python脚本，用于调用这个JavaScript函数并处理返回的数据。 总结：这段文本描述了如何处理和运行一个JavaScript文件，以及使用Python来与这个脚本交互的示例。

Java Stream API是Java 8引入的特性，提供函数式操作处理集合，支持链式操作和并行处理，提升代码可读性和性能。关键点包括：延迟执行的中间操作（如filter, map）和触发计算的终端操作（如collect, forEach）。示例展示了如何从Person列表过滤出年龄大于20的姓名并排序。使用Stream时注意避免中间操作的副作用，终端操作后Stream不能复用，以及并行操作的线程安全性。

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