在我们日常工作中，通常由于某种原因，需要更新历史提交的commit信息。一般会有如下几种场景：修改当前分支最新 commit 的提交信息修改当前分支某历史commit的提交信息修改当前分支所有提交的commit信息对于当次提交来说，我们可以显示指定提交者信息。git commit -m "Initial commit" --author="mn <mn@furzoom.com>"通过g

在构建RAG系统时，海量文档数据的处理往往是一个巨大的挑战。本文将为你介绍一款专为AI时代设计的智能文档解析引擎——EasyDoc，它能显著提升你的RAG系统性能，助你构建更智能、更精准的AI应用。

本文介绍了一种W4A8KV4量化算法QoQ，具有4位权重、8位激活和4位KV缓存。QoQ由QServe推理库实现。在QoQ算法中，引入了渐进式量化，在W4A8 GEMM中具有较低的反量化开销。此外，开发了SmoothAttention来有效减轻4位KV量化引起的准确性下降。在QServe系统中，通过执行计算感知的权重重排序，并利用寄存器级并行来减少反量化延迟。此外利用KV4量化提升吞吐性能，并使融

现代机器学习 (ML) 平台的起步已经大约有十年的时间了，这一平台的灵感主要来自数据科学家不断增长的基于Python的开源技术生态系统。现在是让我们来回顾已经取得的进展，同时突出企业在现有 ML 平台上存在的主要问题，并讨论下一代平台会是什么样子的好时机。正如我们将要讨论的，我们相信 ML 平台市场的下一个颠覆将是数据优先的 AI 平台的增长。ML 解决方案的基本组件曾经有一段时间，构建机器学习模

人工智能系统的目的提供更加高效的编程语言、框架和工具。更具表达能力和简洁的神经网络计算原语和编程语言更直观的编辑、调试和实验工具整个深度学习生命周期中的系统问题:模型压缩、推理、安全、隐私保护等提供全面的学习系统:强化学习、自动机器学习等提供更强大和可扩展的计算能力。自动编译优化算法自动推导计算图根据不同体系结构自动并行化自动分布式化，并扩展到多个计算节点持续优化模型效果探索并解决新挑战下的系统设

2018年谷歌发布了BERT，便一举击败 11 个 NLP 任务的 State-of-the-art (Sota)结果，成为了 NLP 界新的里程碑，同时为模型训练和NLP领域打开了新的思路，预训练模型逐渐成为自然语言处理（NLP）领域的主流；2021年12月，谷歌推出了具有万亿权重的通用语言模型 (Generalist Language Model，GLaM)，该模型的一大特点就是具有稀疏性，可

本文简要介绍了两种比较常用的大模型量化方法 GPTQ、LLM.int8()；LLM.int8() 属于 round-to-nearest (RTN) 量化：舍入到最近的定点数。而 GPT-Q 则是把量化问题视作优化问题，逐层寻找最优的量化权重。目前，这两种量化方法也集成到了Transformers库中，大家可以非常方便的使用。

什么人工智能和人工智能系统人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。人工智能是计算机科学的一个分支。时至今日，人工智能已经扩展为一门交叉学科。人工智能系统是集成了人工智能技术的系统，做到了信息智能处理，提高了企业

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本文将介绍 Milvus 系统中数据写入、索引构建、数据查询的具体处理流程，同时，还会介绍Milvus支持的索引类型；另外，还将讲述如何定义字段和集合Schema。数据与索引的处理流程数据写入用户可以为每个 collection 指定 shard 数量，每个 shard 对应一个虚拟通道 （vchannel）。如下图所示，在日志代理（ log broker）内，每个 vchannel 被分配了一个