字节跳动近日推出了一款针对中文开发者的 AI 集成开发环境(IDE)——Trae。这一产品旨在与 Cursor 和 Windsurf 等国际知名工具竞争,特别是在中文开发者的使用体验上,Trae 希望能填补现有工具的短板。在编程的日常中,许多开发者常常需要在英文和中文之间切换,这种中英混合的工作模式虽然习以为常,却让不少中文开发者感到不便。现有的 IDE 如 Cursor、Windsurf 和 Vscode,虽然功能强大,却未能对中文用户进行特别优化,造成使用时的不适感。Trae 的出现正是为了解决这一问题。Trae IDE 从底
谷歌最近正式推出了 Vertex AI RAG 引擎,这是一款旨在简化从知识库中检索相关信息并将其输入大型语言模型(LLM)的复杂流程的开发工具。作为 Vertex AI 平台的一部分,Vertex AI RAG 引擎被定义为一种托管的编排服务和数据框架,专为开发上下文增强的 LLM 应用而设计。在1月15日的博客中,谷歌提到,尽管生成式人工智能和大型语言模型正在变革各行各业,但仍然存在一些挑战,例如虚假信息(生成不准确或无意义的信息)和超出训练数据的知识局限性,这些都可能阻碍企业的采纳。而 Vertex
在人工智能技术快速发展的今天,如何在各种硬件上实现高效的模型推理成为了开发者们的一项重要挑战。最近,开发者 Andrei David 从一台近二十年的 Xbox360游戏机中找到了灵感,他成功地将 Meta AI 的 Llama LLM 系列中的一款轻量级模型 ——llama2.c 移植到这台老旧的游戏机上。David 在社交媒体平台 X 上分享了他的这一成就,称他面对的挑战非常巨大。Xbox360的 PowerPC CPU 采用了 big-endian 架构,这意味着在模型的配置和权重加载时,必须进行大量的 endian 性转换。此外,David 还需要对原始代码进行
近期,纽约大学的研究团队发表了一项研究,揭示了大规模语言模型(LLM)在数据训练中的脆弱性。他们发现,即使是极少量的虚假信息,只需占训练数据的0.001%,就能导致整个模型出现重大错误。这一发现对于医疗领域尤其引人关注,因为错误的信息可能直接影响患者的安全。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney研究人员在《自然医学》杂志上发表的论文中指出,虽然 LLM 表现出色,但如果其训练数据中被注入了虚假信息,这些模型依然可能在一些开放源代码的评估基准上