HTTP缓存在任何一个前端项目中，访问服务器获取数据都是很常见的事情，但是如果相同的数据被重复请求了不止一次，那么多余的请求次数必然会浪费网络带宽，以及延迟浏览器渲染所要处理的内容，从而影响用户的使用体验。如果用户使用的是按量计费的方式访问网络，那么多余的请求还会隐性地增加用户的网络流量资费。因此考虑使用缓存技术对已获取的资源进行重用，是一种提升网站性能与用户体验的有效策略。缓存的原理是在首次请求后保存一份请求资源的响应副本，当用户再次发起相同请求后，如果判断缓存命中则拦截请求，将之前存储的响应副本返回给用户，从而避免重新向服务器发起资源请求。缓存的技术种类有很多，比如代理缓存、浏览器缓存、网
如今的英伟达，稳坐GPU霸主王座。ChatGPT诞生后，带来生成式AI大爆发，彻底掀起了全球的算力争夺战。前段时间，一篇文章揭露，全球对H100总需求量超43万张，而且这样的趋势至少持续到2024年底。过去的10年里，英伟达成功地将自家芯片在AI任务上的性能提升了千倍。对于一个刚刚迈入万亿美元的公司来说，是如何取得成功的？近日，英伟达首席科学家BillDally在硅谷举行的IEEE2023年热门芯片研讨会上，发表了关于高性能微处理器的主题演讲。在他演讲PPT中的一页，总结了英伟达迄今为止取得成功的4个要素。摩尔定律在英伟达的「神奇魔法」中只占很小的一部分，而全新「数字表示」占据很大一部分。英伟
刚刚，又一家AI独角兽在硅谷诞生！这家华人女科学家创办的公司名为Imbue，近日获得了2亿美元融资，估值已达10亿美元。而Imbue也是少数创始人为女性的独角兽之一。不仅如此，Imbue还手握1万张英伟达H100显卡，硬通货已经不愁了。是的，你没猜错，这家AI独角兽，英伟达又投了！英伟达高级科学家JimFan也开心地发推祝贺：去年我们还一起在NeurIPS上一起谈论Avalon和MineDojo呢，现在Avalon背后的公司，已经成为独角兽了！这个故事告诉我们，不要忽视你在顶会上遇到的每个其貌不扬的研究者，说不准在哪天，他们的公司就会获得顶级融资，诞生下一个SamAltman。没有一份钱创收，
导读在大模型的研发道路上，思维链、指令微调和智能涌现等关键思想备受关注。正是思维链技术（ChainofThought）让大模型能够涌现出一系列神奇的能力，成为了现代大语言模型产生「涌现」的底层技术。思维链旨在通过向大语言模型展示少量的样例，并通过这些样例解释推理过程，让大语言模型学会在生成答案时展示推理过程，并引导其得到更准确的答案。相当于将黑盒深度学习的多步推理过程的中间步骤拆开，结耦了各个步骤的工作，简化了每一步工作上模型的压力，在提高可解释性的同时提升了模型性能。研究灵感往往来自某次偶然的一瞥惊鸿，可遇而不可求。谈起思维链的灵光乍现，CoT提出者JasonWei表示，他的灵感来源是一本叫
该模拟试题来源于安考星公众号1、信息上报就是明确事故发生后向上级主管单位报告事故信息的流程、内容和时限。正确答案：错误参考解析：《生产经营单位安全生产事故应急预案编制导则》规定：信息上报是明确事故发生后向上级主管部门、上级单位报告事故信息的流程、内容、时限和责任人。2、易燃易爆场所必须采用防爆型照明灯具。正确答案：正确参考解析：管理要求。3、危险化学品经营单位不得转让、买卖、出租、出借、伪造或者变造经营许可证。正确答案：正确参考解析：《危险化学品安全管理条例》第21条：何单位和个人不得伪造、变造经营许可证，或者出租、出借、转让其取得的经营许可证，或者使用伪造、变造的经营许可证。4、强制原理中,
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，以便可以通过editingthispost用事实和引文回答问题.6年前关闭。Improvethisquestion我于12月毕业于计算机科学专业，并获得了软件工程职位。两个月来，我一直在努力学习Hibernate、Spring以及在我的第一个项目中向我抛出的所有其他东西。在接受这份工作之前，我只有编程方面的经验。应用架构和工程工具一直很难掌握。我希望有人能够告诉我一个开始了解基于Java的Web应用程序如何工作的好地方。有太多的组件，我无法弄清楚一切是如何组合在一起的。所以，我的问题是。你如何开始
开发者希望通过帮助科学家从大量文献中发现联系从而解放科学家，让他们专注于发现和创新。图片来源：TheProjectTwins对于专注于历史的研究者MushtaqBilal来说，他在未来科技中投入了大量时间。Bilal在丹麦南部大学（UniversityofSouthernDenmark）欧登塞分校做博士后，他的研究方向为19世纪文学中小说的演变。然而，最有影响力的是他的在线教程，他在其中作为学术界和利用人工智能（AI）迅速扩张的搜索工具之间的非正式大使。多年来，借助于文学背景，Bilal一直在解构学术写作的过程，但现在他的工作已经有了新方向。他说：“去年11月ChatGPT出现时，我意识到可以
近日，OpenAI首席科学家IlyaSutskever在专注于计算理论研究的SimonsInstitute作了一次讲座，一句话总结就是我们可以通过压缩的视角来看待无监督学习。此外他还分享了不少其它有趣的见解。机器之心整理了该演讲的大体内容，希望借此帮助读者更深入地理解无监督学习。Sutskever首先谈到了自己的研究方向的变化，他说：「不久前，我将全部的研究重心都转移到了AI对齐研究上。」这说的是OpenAI前段时间成立的「Superalignment（超级对齐）」团队，由他与JanLeike共同领导。Sutskever表示他们已经在AI对齐方面取得了一些研究成果，但这并非这次演讲关注的话题。
如果你尝试过目前最火的AI绘画工具之一StableDiffusion，那你就已经体验过扩散模型（diffusionmodel）那强大的生成能力。但如果你想更进一步，了解其工作方式，你会发现扩散模型的形式其实有很多种。如果你随机选择两篇关于扩散模型的研究论文，看看各自引言中对模型类别的描述，你可能会看到它们的描述大不相同。这可能既让人沮丧，又具有启发性：让人沮丧是因为人们更难发现论文和实现之间的关系，而具有启发性的原因则是每一种观点都能揭示出新的联系，催生出新的思想。近日，DeepMind研究科学家SanderDieleman发布了一篇博客长文，概括性地总结了他对扩散模型的看法。这篇文章是他去年
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。就在中科院普林斯顿双双否定LK-99“室温常压超导”之际，新反转又来了！来自印度CSIR国家物理实验室的团队宣布，他们新复现的LK-99样品呈现出“量子锁定”（材料表现出超导性的基础）的现象。事实上，放出这段视频的V.P.SAwana博士来自印度CSIR国家物理实验室，是最早一批尝试复现LK-99样品的科学家之一，但此前曾两度复现失败。这也导致团队称“有量子锁定现象的”LK-99样品复现结果一出，即刻就登上知乎热搜：有网友调侃，室温常压超导现在就是“早寄晚导”，反转按时来到：但也有网友对印度团队放出的视频抱有不确定性—
