it學(xué)什么語(yǔ)言_it學(xué)什么語(yǔ)言比較好
史上最顯著提升:手寫(xiě)匯編代碼,FFmpeg 部分功能速度提升 100 倍該應(yīng)用的“rangedetect8_avx512”實(shí)現(xiàn)了100 倍性能提升，是迄今為止見(jiàn)過(guò)的最顯著提升。FFmpeg 隨后解釋稱(chēng)，是單個(gè)功能快了100 倍，而不是整個(gè)FFmpeg 快了100 倍。FFmpeg 也在GitHub 頁(yè)面放出了匯編語(yǔ)言的相關(guān)學(xué)習(xí)內(nèi)容，IT之家附鏈接如下：https://github.com/FFmpeg/asm-les是什么。
語(yǔ)言學(xué)習(xí)平臺(tái)多鄰國(guó)擁抱人工智能:推出 148 門(mén) AI 生成新課IT之家5 月1 日消息，據(jù)外媒TechCrunch 今日?qǐng)?bào)道，語(yǔ)言學(xué)習(xí)平臺(tái)多鄰國(guó)宣布，推出148 門(mén)由生成式AI 打造的新語(yǔ)言課程。就在不久前，IT之家曾報(bào)道了該公司宣布將以AI 替代合同工，并轉(zhuǎn)型為“AI 優(yōu)先”企業(yè)的消息。多鄰國(guó)表示，新的課程讓公司現(xiàn)有的課程數(shù)量翻倍，成為該公司歷史上內(nèi)還有呢？
語(yǔ)言學(xué)習(xí)平臺(tái)多鄰國(guó)宣布“AI 優(yōu)先”戰(zhàn)略,逐步減少外包IT之家4 月29 日消息，科技媒體The Verge 今天(4 月29 日)報(bào)道，語(yǔ)言學(xué)習(xí)平臺(tái)多鄰國(guó)(Duolingo)聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Luis von Ahn 發(fā)布全員郵件，宣布公司將采取“AI 優(yōu)先”(AI-first)戰(zhàn)略，逐步停止使用承包商完成AI 能夠勝任的工作。von Ahn 在全員信中表示，AI 正在改變工作方式，這等會(huì)說(shuō)。
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視覺(jué)學(xué)習(xí)新突破:Meta開(kāi)源WebSSL,擺脫語(yǔ)言束縛IT之家4 月25 日消息，科技媒體marktechpost 昨日(4 月24 日)發(fā)布博文，報(bào)道稱(chēng)Meta 公司發(fā)布WebSSL 系列模型，參數(shù)規(guī)模從3 億到70 億，基于純圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練，旨在探索無(wú)語(yǔ)言監(jiān)督的視覺(jué)自監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)的潛力。以O(shè)penAI 的CLIP 為代表，對(duì)比語(yǔ)言-圖像模型已成為學(xué)習(xí)視覺(jué)表征的默是什么。
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“AI 版狼人殺”:開(kāi)發(fā)者搭建平臺(tái)讓多個(gè)語(yǔ)言模型展開(kāi)推理博弈IT之家3 月8 日消息，據(jù)外媒Tom's Hardware 今日?qǐng)?bào)道，開(kāi)發(fā)者Guzus 搭建了一個(gè)網(wǎng)站，讓多個(gè)AI 語(yǔ)言學(xué)習(xí)模型可以在一起玩經(jīng)典的社交推理游戲“Mafia(IT之家注：又稱(chēng)‘天黑請(qǐng)閉眼’‘狼人殺’為其衍生游戲)”。用戶不僅能看到每局游戲的勝負(fù)結(jié)果，還可以瀏覽完整的對(duì)話記錄。最終等我繼續(xù)說(shuō)。
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決策能力暴增500%!語(yǔ)言模型微調(diào)技術(shù)突破IT之家5 月20 日消息，科技媒體marktechpost 昨日(5 月19 日)發(fā)布博文，報(bào)道稱(chēng)谷歌DeepMind 團(tuán)隊(duì)聯(lián)合約翰?開(kāi)普勒林茨大學(xué)LIT AI 實(shí)驗(yàn)室，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)(RLFT)技術(shù)，提升語(yǔ)言模型的決策能力。IT之家援引博文介紹，基于海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型已展現(xiàn)出超越文本處理的決策說(shuō)完了。
必看!“It is all water under the bridge”到底啥意思?家人們，想象一下你跟外國(guó)朋友聊天，他突然來(lái)了一句“It is all water under the bridge”，你當(dāng)時(shí)就懵圈了，心里尋思：“這啥意思啊？橋下面全是水？這啥神邏輯？”是不是瞬間感覺(jué)自己英語(yǔ)白學(xué)了，像個(gè)語(yǔ)言小白一樣，這交流一下子就變得蜜汁尷尬。這時(shí)候核心問(wèn)題就來(lái)了，“It is all water und說(shuō)完了。
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非 Transformer 架構(gòu) AI 模型 Liquid 問(wèn)世IT之家注意到，目前業(yè)界在深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理方面主要使用Transformer 架構(gòu)，該架構(gòu)主要利用自注意力機(jī)制捕捉序列中單詞之間的關(guān)系，包括OpenAI 的GPT、Meta 的BART 和谷歌的T5 等模型，都是基于Transformer 架構(gòu)。而Liquid AI 則反其道而行之，其Liquid 基礎(chǔ)模型號(hào)稱(chēng)對(duì)模后面會(huì)介紹。
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微軟與清華聯(lián)手:獎(jiǎng)勵(lì)推理模型RRMs問(wèn)世IT之家援引博文介紹，強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning,RL)已成為大語(yǔ)言模型(LLM)后訓(xùn)練的核心方法，通過(guò)人類(lèi)反饋(RLHF)或可驗(yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)(RLVR)提供監(jiān)督信號(hào)。然而，RLVR 在數(shù)學(xué)推理中雖有潛力，卻因依賴(lài)可驗(yàn)證答案的訓(xùn)練查詢(xún)而受限，難以應(yīng)用于通用領(lǐng)域的大規(guī)模訓(xùn)練。此外，現(xiàn)有獎(jiǎng)勵(lì)說(shuō)完了。
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谷歌 DeepMind 發(fā)布 WebLI-100B 千億級(jí)數(shù)據(jù)集IT之家2 月14 日消息，科技媒體marktechpost 昨日(2 月13 日)發(fā)布博文，報(bào)道稱(chēng)谷歌DeepMind 團(tuán)隊(duì)發(fā)布了WebLI-100B 千億級(jí)數(shù)據(jù)集，并通過(guò)增強(qiáng)文化多樣性和多語(yǔ)言性，以及減少子組之間的性能差異來(lái)提高包容性。目前挑戰(zhàn)IT之家注：機(jī)器通過(guò)學(xué)習(xí)大型數(shù)據(jù)集來(lái)連接圖像和文本，數(shù)據(jù)越好了吧！
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