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各位掘友,大家下午好,掘金平台的评论组件在今天进行了一次重大优化和更新。主要更新如下:
1、对评论区的信息进行了整合,使得文章和评论并行,你可以在阅读文章的同时,方便地查看和参与评论。
2、对评论区的UI进行了优化,使其更加美观,让你在阅读和发表评论时,有更好的视觉体验。
3、新增了评论消息锚点跳转功能,这意味着你可以通过点击消息,快速跳转到对应的评论,无需在大量评论中寻找,大大提高了效率。
我们期待你能享受到这次更新带来的便利,并欢迎你提供宝贵的反馈,帮助我们不断改进。感谢你一直以来的支持,让我们一起,为知识分享创造更好的环境。
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各位掘友们,大家下午好:

近期,我们发现“沾喜气”功能遭到了脚本的滥用,这种行为严重影响了我们活动的公平性。为了保护平台环境和维护所有用户的权益,我们作出了决定:即日起,暂时下线“沾喜气”功能,并对其进行调整。


对于此次调整可能给您带来的不便,我们表示诚挚的歉意,并衷心感谢您的理解与支持。
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上班第5天,还是提不起写代码的心,跟以前提不起学习的心一样
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#大模型日报# Google 推出Gemma模型

这是一款轻量级、先进的开源模型,供开发者和研究人员用于AI构建。

Gemma模型家族包括Gemma 2B和Gemma 7B两种尺寸,

能够在不同的设备类型上运行,包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端。

性能和设计

Gemma模型在技术和基础设施组件上与Gemini共享,这使得Gemma 2B和7B在其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。

Gemma模型不仅可以直接在开发者的笔记本电脑或桌面电脑上运行,而且在关键基准测试中的表现超过了更大的模型,同时遵循严格的安全和负责任输出标准。

主要特点:

1、轻量级、高性能模型:Gemma模型家族包括Gemma 2B和Gemma 7B两种尺寸,提供预训练和指令调优的变体,针对其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。

2、跨框架工具链支持:支持JAX、PyTorch和TensorFlow通过原生Keras 3.0进行推理和监督式微调(SFT),适应多种开发需求和环境。

3、易于入门和集成:提供准备就绪的Colab和Kaggle笔记本,以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成,方便开发者快速上手。

4.高效的运算能力:针对多个AI硬件平台上进行优化,确保在NVIDIA GPU和Google Cloud TPU上的行业领先性能。通过与NVIDIA的合作,无论是在数据中心、云端还是本地RTX AI PC上,都确保了行业领先的性能和与尖端技术的集成。

Gemma模型能够在不同的设备类型上运行,包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端。这种广泛的兼容性使得模型能够适应各种应用场景和需求。
详细:t.co
访问:t.co
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iot小白请求思路,如何通过自己的设备控制跨品牌的设备?
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原来明天是最后一天班了,迫在眉睫了啊[不失礼貌的微笑]
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上班学习是一种罪啊
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