东莞网站关键字seo应用领域

东莞网站关键字,seo应用领域,软件商店推荐,芜湖网站建设全包仅需800元忍不了了#xff0c;微软要消灭 C 语言了#xff1f; 最近几天#xff0c;有关微软设定目标#xff0c;要在 2030 年从代码中彻底删除 C 和 C 的消息引发了人们的大讨论。 事情是这样的#xff1a;发出此等言论的 Galen Hunt 是微软的一名杰出工程师#xff0c;他在微软…忍不了了微软要消灭 C 语言了最近几天有关微软设定目标要在 2030 年从代码中彻底删除 C 和 C 的消息引发了人们的大讨论。事情是这样的发出此等言论的 Galen Hunt 是微软的一名杰出工程师他在微软已经工作了 28 年。最近他在领英上招人开放一个 IC5 首席软件工程师的职位。这个核心高级专家职位不是闹着玩的他表示「我的目标是在 2030 年消灭微软所有的 C 和 C 代码。策略是使用 AI 与算法的方式重写微软整个代码库。」Galen Hunt 还说在他所在的 North Star 团队工作的目标是「每个工程师每个月100 万行代码。」为了实现这个无法想象的目标他们正在构建处理代码的基础设施包括算法设施智能体驱动的 AI 处理设施他们可以让代码的转换规模化。目前这样的基础设施已经在大规模应用于代码理解等任务上了。你没看错每位工程师每月写一百万行代码。另外他们计划用于替代「老旧」C 语言的新语言大家可能也要猜出来了是 Rust。这就引发了一场有关新旧语言、科技巨头、AI 代码生成技术的口诛笔伐。有网友就说了这真是纯粹的疯狂。这种决策方式在那些对 Rust 派抱有根深蒂固的妄想式信仰的人当中很常见。将多年来积累经过大量实践检验过的代码以极快的速度重写然后在未经充分测试的情况下强行采用这样做可能短时间内对用户没有什么显而易见的好处。而且这样做预设的前提是默认 Rust 代码在各方面都更胜一筹没有任何 bug而且更安全。总的来说Rust 是一个更先进的语言它在保证了与 C/C 几乎相当性能的同时从语言设计的根源上解决了内存安全和并发安全这两个核心痛点并提供了现代化的开发体验。近 6 年以来微软一直提倡使用 Rust。微软已经让 Rust 开发者能够使用 Windows API。GitHub 上还有一个名为「windows-rs」的代码库它是 Windows API 的 Rust 投影让 Rust 代码可以像 C 或 C# 一样调用 Win32、COM 和 WinRT。微软还专门开展了一个 Rust 驱动程序开发项目windows-drivers-rs这表明该公司也在探索 Rust 在应用程序之外的应用。可以看出针对 Rust 进行优化并非一个口号或一次性开源工作微软对 Rust 的重视程度是实实在在的。不过迄今为止微软试图用其他语言取代 C、WinUI、XAML 等原生语言的尝试并未获得消费者、企业的认可。这种做法造成的内存占用问题反而引人诟病例如 Discord 或微软自家的 Teams 都成了内存消耗大户。另一方面如果你知道 Windows 这个这个全球超 14 亿用户PC 市场份额最高的操作系统主要是由 C 语言编写的你肯定会认为 Galen Hunt 的主张有点异想天开了。这个「大重写」计划可能会对 Windows 11 产生巨大影响。目前C 语言驱动着 Windows 内核和底层组件的大部分包括 Windows API (Win32)而 C 则用于构建原生 Windows 应用程序。每人一月 100 万行代码的 KPI必须基于 AI 辅助生成代码才可能做到。今年 5 月微软 CEO 萨提亚・纳德拉在和扎克伯格的谈话中提到微软已有 20-30% 的代码是 AI 写的。纳德拉表示公司在不同语言的 AI 代码生成方面取得了不同的成果其中 Python 的进展更大而 C 的进展则相对较小。微软 CTO 兼人工智能执行副总裁 Kevin Scott 也表示他预计到 2030 年95% 的代码将由 AI 生成。但大规模应用 AI 写代码是否能做到靠谱还是一个有待验证的问题至少现在看还是不行。在闹得沸沸扬扬之后Galen Hunt 修改了自己的原贴内容AI 能否把 Windows 代码彻底翻译成 Rust 语言只有时间才能证明。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】