git

在机器学习模型日益应用于开放世界场景中，如何有效识别和处理分布外（out-of-distribution，ood）数据成为一个重要研究领域。分布外数据的存在可能导致模型过度自信和错误预测，这在安全关键应用（如自动驾驶和医疗诊断）中尤为危险。

堂堂开源之王llama 3，原版上下文窗口居然只有……8k，让到嘴边的一句“真香”又咽回去了。
在32k起步，100k寻常的今天，这是故意要给开源社区留做贡献的空间吗？
开源社区当然不会放过这个机会：
现在只需58行代码，任何Llama 3

kubernetes operator 可简化 php 云端部署，通过以下步骤实现：安装 php operator，以便与 kubernetes 集群进行交互。部署 php 应用，声明映像和端口。使用命令管理应用，例如获取、描述和查看日志。

当今人工智能（ai）技术的发展如火如荼，它们在各个领域都展现出了巨大的潜力和影响力。今天大姚给大家分享4个.net开源的ai模型llm相关的项目框架，希望能为大家提供一些参考。https://github.com/YSGStudyHards

两天前，图灵奖得主 Yann LeCun 转载了「自己登上月球去探索」的长篇漫画，引起了网友的热议。在《Story Diffusion：Consistent Self-Attention for long-range image and v

要选择合适的 golang 函数调试和分析工具，需要考虑以下几个工具：delve：用于交互式调试，支持断点设置和变量检查。gdb：功能强大的调试器，可诊断内存使用情况。pprof：性能分析工具，可识别性能瓶颈。根据具体需求，选择适合的工具：

golang 函数调试和分析技巧包括：使用 print 和 fmt.println 输出变量值。使用 debugger 启动 gdb 进行深入调试。使用 log 记录消息并控制日志级别。使用 runtime/pprof 生成调用图和 cpu

编译 | 伊风     
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）   
AI编程界又有新神器了？GitHub 推出了人工智能原生开发环境 Copilot Workspace。
旨在让“任何开发者都可以用自然语言从想法开始

在帮一些同学远程修改代码的时候，我发现大家使用的编辑器是多种多样的：vscode、webstorm 甚至是 sublime…这不禁让我回忆起：【我最初学习前端的时候，还真是在编辑器的上尝试过很多不同的选择】。
至今，我已经习惯使用VSC

从一个新颖的3d mllm架构开始，该架构使用稀疏查询将视觉表示提升和压缩到3d，然后将其输入llm。
题目：OmniDrive: A Holistic LLM-Agent Framework for Autonomous Driving