一个关于多模态大语言模型资料收集的项目,包括数据集、多模态指令调整、多模态上下文学习、多模态思维链、LLM辅助视觉推理、基础模型等

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
eBPF 开发者教程与知识库:通过小工具一步步学习 eBPF

这是一个基于 CO-RE(一次编译,到处运行)的 eBPF 的开发教程,提供了从入门到进阶的 eBPF 开发实践,包括基本概念、代码实例、实际应用等内容。和 BCC 不同的是,我们使用 libbpf、Cilium、libbpf-rs、eunomia-bpf 等框架进行开发,包含 C、Go、Rust 等语言的示例。

本教程不会进行复杂的概念讲解和场景介绍,主要希望提供一些 eBPF 小工具的案例(非常短小,从二十行代码开始入门!),来帮助 eBPF 应用的开发者快速上手 eBPF 的开发方法和技巧。教程内容可以在目录中找到,每个目录都是一个独立的 eBPF 工具案例。

教程关注于可观测性、网络、安全等等方面的 eBPF 示例。

项目地址 | 在线阅读 | #电子书
OWASP Cheat Sheet Series:一个非常不错的关于安全的 cheat sheet 站点,涵盖各种与应用安全相关的内容。

OWASP备忘单系列旨在提供有关特定应用程序安全主题的高价值信息的简明集合。这些备忘单是由具有特定主题专业知识的各种应用程序安全专家创建的。
微软最近的研究集中在通过模仿学习来提高较小模型的能力,利用大型基础模型(LFMs)产生的输出。许多问题影响这些模型的质量,从来自浅LFM输出的有限模仿信号;小规模同质训练数据;最明显的是缺乏严格的评估,导致高估了小模型的能力,因为他们倾向于学习模仿风格,而不是LFM的推理过程。

为了解决这些挑战,微软开发了 Orca,一个130亿美元的参数模型,可以学习模拟lfm的推理过程。Orca从GPT-4的丰富信号中学习,包括解释痕迹;一步一步的思维过程;以及其他复杂的指令,由ChatGPT的老师指导。为了促进这种渐进式学习,微软利用明智的抽样和选择来获取大规模和多样化的模仿数据。在复杂的零射击推理基准(BBH)中,Orca比传统的最先进的指令调优模型,如Vicuna-13B上超过了100%,在AGIEval上超过了42%。此外,Orca在BBH基准上与ChatGPT持平,并在SAT、LSAT、GRE和GMAT等专业和学术考试中表现出竞争力(与优化系统信息差距4分),都是在没有CoT的零射击设置中而落后于GPT-4。

研究表明,从循序渐进的解释中学习,无论这些解释是由人类还是更先进的人工智能模型生成的,都是提高模型能力和技能的一个很有前途的方向。

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Netflix的技术架构。

此图由bytebytego根据Netflix的博客和公开技术资料整理绘制。
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一名男子称自己在海口坐轮渡时被海关和警察抽检,仅凭身份证号获取了他的微信聊天记录。
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