混合专家模型MoE是一种能让大型语言模型（LLM）质量变好的技术。专家——现在每个前馈神经网络（FFNN）层都有好多个“专家”，每次可以用其中一部分。“专家”一般也是前馈神经网络。门控网络——它能决定把哪些tokens送到哪些专家那儿。在带混合专家模型MoE的大型语言模型的每一层，都能看到这些有点专门作用的专家:要知道，这里的‘专家’可不是像‘心理学’‘生物学’这种特定领域的专家哦。最多就是学学词

尺度定律（Scaling laws）是一种描述系统随着规模的变化而发生的规律性变化的数学表达。这些规律通常表现为一些可测量的特征随着系统大小的增加而呈现出一种固定的比例关系。尺度定律在不同学科领域中都有广泛的应用，包括物理学、生物学、经济学等。有趣的是，OpenAI的研究者在2020年发现，大语言模型也遵循着尺度定律[1]。大语言模型的尺度定律描述的是模型的性能 𝐿 ，模型的参数量大小 𝑁 ，

对于大型语言模型如GPT-3等来说,chunk_size和chunk_overlap通常指的是文本序列的切分参数:chunk_size: 对输入文本序列进行切分的最大长度。大语言模型一般会限制最大输入序列长度,比如GPT-3的最大输入长度是2048个token。为了处理更长的文本,需要切分成多个chunk,chunk_size控制每个chunk的最大长度。chunk_overlap: 相邻两个ch

现在任何人都可以通过捕获和分享程序性知识，用可组合的能力来专业化他们的 Agent，而不是为每个用例构建碎片化的定制 Agent。这不是零散的功能堆砌，而是一个完整的。Skills 正好填补了这个空白：它可以引用 MCP 工具，并提供详细的使用指导，告诉 Claude "在这个场景下，先调用工具 A，检查返回值，如果成功再调用工具 B..."官方文档进一步解释：Skills 是可重用的、基于文件系

虽然网状数据库和层次数据库已经很好的解决了数据的集中和共享问题，但是在数据库独立性和抽象级别上扔有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而关系型数据库就可以较好的解决这些问题。关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关联的表格分类、合并、连接或

一、顶会1、与推荐系统直接相关的会议RecSys -The ACM Conference Series on Recommender Systems.2、数据挖掘相关的会议SIGKDD - The ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.WSDM - The International Conference on W

一、睡眠数据分析How Do Sleep Trackers Work And Are They Reliable Enough?How To Fall Asleep Faster TonightFitbit provides sleep insights on Singaporeans at the launch of Versa 2, a new premium, voice-enabled l

在大家使用vue3编写组件的时候，通常会把数据暴露到模板中使用：在我们修改响应式数据的值时，不会触发重新渲染再点击按钮之后，从控制台中可以看出数据已经改变，但是页面文字并没有做出相应的改变。因为扩展运算符(...)导致，响应式对象变成了一个普通对象。把一个普通对象暴露到模板中使用，是不会在渲染函数与响应式数据之间建立响应式联系的。return {...obj//等价于return {bar:'vu

本文介绍了在中Schedulers的相关知识与使用方法，并详细介绍了Scheduler与传统的区别，特别是在工程使用上的优化，例如采用无锁化的单线程的线程池，引入了调度层以及无界队列问题的解决等，下一篇文章中会进一步介绍其他工程上的优化，例如引入了metrics以及onHook的能力。

本文将带你了解响应式应用中的并发。本文介绍了响应式和和传统编程模型之间的差异，还结合不同的 HTTP 运行时和 Reactive 库介绍了 WebFlux 中的线程模型。最后还介绍了在使用WebClient和数据访问库时，线程模型有何不同。