AI将改变工作方式,社会要学会适应!
12月3日午间消息,第四届世界互联网大会今日开幕,“数字经济——创新发展新动能”对话研讨上,谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示,AI正在改变我们工作的方式,也会带来新的岗位,AI也促进民主化,推动新工业革命的到来,社会要学会调整和适应。
12月3日午间消息,第四届世界互联网大会今日开幕,“数字经济——创新发展新动能”对话研讨上,谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示,AI正在改变我们工作的方式,也会带来新的岗位,AI也促进民主化,推动新工业革命的到来,社会要学会调整和适应。
prompt 原则:
1、写出清晰而具体的指示,清晰不是指短,而是尽量详细,可采用分隔符避免自己的要求和内容的混淆,分隔符形式不限:“””, < >, {}
2、给模型思考的时间。如果答案不对,可以尝试不断变化提问方式,直到得出想要结果。可以采用简化或分解问题的方式。
这篇文章深入解析了浏览器沙盒逃逸的技术原理,详细讲述了攻击者如何利用漏洞突破沙盒限制,实现对系统的进一步控制。通过真实案例和技术细节的剖析,展示了沙盒逃逸的核心思路和防御对策。内容适合网络安全研究人员、漏洞挖掘工程师,以及对浏览器安全机制感兴趣的技术从业者,提供了宝贵的学习资料和实践指导。
这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA(域名生成算法)技术,涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例,展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者,提供了系统化的学习参考。
本文提供了多种方法来防止网站被镜像,包括使用 JavaScript 检查域名有效性、设置 `X-Frame-Options` 和 `Content-Security-Policy` 防止嵌入、限制访问频率、过滤爬虫请求,以及强制 HTTPS 加密。通过分析访问日志识别异常流量,这些措施可有效降低网站被恶意镜像的风险,提升资源的安全性和访问控制。
在 Go 中,字符串和字节数组的互转性能是很多开发者关注的问题。本文详细对比了四种转换方式,包括新型 unsafe 方法和 Kubernetes 实现,并通过 Benchmark 测试揭示了它们的性能差异。想要优化你的 Go 项目性能?不妨看看这篇详细的实测分析!
本文介绍了一种结合Zustand和React Query进行前端数据管理的方法。作者指出,直接使用React Query进行复杂数据的乐观更新可能会导致性能和维护问题。通过使用Zustand创建数据映射表和自定义hook,可以简化状态管理和数据同步,提升效率和可维护性。文章还提供了在开发RSS信息流浏览器“Follow”中的应用示例。
文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家(如Rob Pike)实现红黑树,并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题,但通过不断调整和AI协作,最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。
用过 skynet 的应该都碰到过:当我们在服务中不小心调用了一个长时间运行而不返回的 C 函数,会独占一个工作线程。同时,这个被阻塞的服务也无法处理新的消息。一旦这种情况发生,看似是无解的。我们通常认为,是设计问题导致了这种情况发生。skynet 的框架在监测到这种情况发生时,会输出 maybe in an endless loop 。
如果是 Lua 函数产生的死循环,可以通过发送 signal 打断正在运行运行的 Lua 虚拟机,但如果是陷入 C 函数中,只能事后追查 bug 了。
那么,如果我原本就预期一段 C 代码会运行很长时间,有没有可能从底层支持以非阻塞方式运行这段代码呢?即,在这段代码运行期间,该服务还可以接收并处理新的消息?
通用人工智能,即:AGI(Artificial General Intelligence)的实现,正在以肉眼可见的速度被缩短,以前在科幻电影中看到的种种场景,或许会比我们想象中来得更快一些。不过,等待 AGI 来临前的黑夜注定是漫长而孤寂的。在此期间,我们继续来探索 AI 应用落地的最佳实践,即:在成功部署本地 AI 大模型后,如何通过外挂知识库的方式为其 “注入” 新的知识。
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。