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最强API调用模型来了！基于LLaMA微调，性能超过GPT-4
新智元报道 编辑：拉燕 【新智元导读】UC伯克利华人博士生搞了个Gorilla，可以灵活调用各种API，性能超过GPT-4。 虽说目前LLM风头正旺，进展颇多，在各种任务中的性能表现也可圈可点，但这些模型通过API调用有效使用工具的潜力还亟待挖掘。 这不，研究人员搞了个Gorilla，一个经过微调的基于LLaMA的模型，它在编写API调用上的性能甚至超过了GPT-4。 然而，尽管性能强大，但LLM仍然会受到一些限制。并且，LLM也需要重新训练以及时更新他们的知识库，以及推理能力。 在研究人员收集的三个大规模数据集中，Gorilla的性能超过了最先进的LLM（GPT-4）。Gorilla产生了可靠的API调用ML模型，且没有产生幻觉，并能在挑选API时满足约束条件。
51610编辑于 2023-08-05 - 来自专栏Java架构师必看
史上最强Tomcat8性能优化
它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。Tomcat8默认使用nio运行模式。 配置参数 参数值 Linux版本 CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) 查看逻辑cpu个数 4 查看物理cpu个数 4 总内存 8G CentOS7服务器环境信息查看命令 设置线程池 通过设置线程池，调整线程池相关的参数进行测试tomcat的性能。 -" maxThreads="150" minSpareThreads="4" prestartminSpareThreads="true"/> <! 设置为4，则年轻代与终身代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5 -XX:MaxTenuringThreshold=0 设置垃圾最大年龄，默认为：15。
2.9K30发布于 2020-04-10 - 来自专栏全栈程序员必看
史上最强Tomcat8性能优化
它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。Tomcat8默认使用nio运行模式。 配置参数 参数值 Linux版本 CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) 查看逻辑cpu个数 4 查看物理cpu个数 4 总内存 8G CentOS7服务器环境信息查看命令 设置线程池 通过设置线程池，调整线程池相关的参数进行测试tomcat的性能。 -" maxThreads="150" minSpareThreads="4" prestartminSpareThreads="true"/> <! 设置为4，则年轻代与终身代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5 -XX:MaxTenuringThreshold=0 设置垃圾最大年龄，默认为：15。
2.3K20编辑于 2022-09-09 - 来自专栏沉浸式AI
Anthropic 深夜发布最强模型：Claude 4
就在昨晚，Anthropic 发布了最新 Claude 4 模型[1] x 帖子 目前有这两种：Claude Sonnet 4 和 Claude Opus 4。 价格上，Claude Opus 4 的价格是 75 每百万 Token，包含(input/output)，而 Claude Sonnet 4 是 50 每百万 Token。 更多详情大家可以看Claude 4 官方介绍[2]。 引用链接 [1] Claude 4 模型: https://x.com/AnthropicAI/status/1925591525372961127 [2] Claude 4 官方介绍: https:/ /www.anthropic.com/news/claude-4
56320编辑于 2025-05-23 - 来自专栏reizhi
Genymotion 最强性能安卓模拟器
随着智能手机的性能提升以及价格普及，移动平台 APP 发展势头迅猛，手机游戏行业随之崛起。不过受到屏幕以及续航的限制，越来越多的玩家开始使用安卓模拟器在电脑端运行安卓游戏。 不过受到模拟器效率的限制，实际性能往往参差不齐。而今天 reizhi 向大家推荐的安卓模拟器 Genymotion 则号称是最强性能的安卓模拟器，事实是否如此，我们不如来跑个分。 模拟器均设置为4096MB内存，4核心，720P分辨率。 从上到下分别为 Genymotion ，海马玩模拟器，逍遥安卓以及夜神多开器，可以看出 Genymotion 跑分性能远超其他模拟器，领先幅度高达30%左右。 软件主界面会列出已安装的所有虚拟机，可以点击扳手图标自定义性能参数，或者点击 Start 启动。而点击 Add 则可以添加虚拟机。
4.5K40编辑于 2022-09-26 - 来自专栏程序猿DD
BeanUtils、BeanCopier、Dozer、Orika 哪个性能最强？
性能分析 其实这几个工具要做的事情很简单，而且在使用上也是类似的，所以我觉得先给大家看看性能分析的对比结果，让大家有一个大概的认识。 为了提高性能Spring对BeanInfo和PropertyDescriptor进行了缓存。 ，这个可以从上面性能比较看出来。 由于是直接生成字节码执行，所以BeanCopier的性能接近手写 get/set。 小结 总体来说，Orika是一个功能强大的而且性能很高的工具，推荐使用。
3.3K31发布于 2021-07-13 - 来自专栏MoeLove
最强 CNI 基准测试：Cilium 网络性能分析
+ 分辨率的流媒体 在本文后面的章节，我们将继续深入讨论测量延迟：每秒请求数[3]和新连接处理速率[4]，以更好地展示典型微服务工作负载的性能特点。 典型的应用场景是由一个公开暴露的服务处理大量客户端请求，例如 L4 代理或服务为外部端点（例如数据抓取器）创建多个连接。 使用更多的 CPU 核心也没有明显提升性能。这很可能是由于 RSS 不能很好地跨 CPU 核心处理加密流量，因为通常用于哈希和跨 CPU 核心分配流量的 L4 信息是加密的，无法解析。 CPU：AMD Ryzen 9 3950X，AM4 平台，3.5 GHz，16 核 32 线程 主板：X570 Aorus Master，支持 PCIe 4.0 x16 内存：HyperX Fury DDR4 ://isovalent.com [2] Linux 内核: https://kernel.org [3] 测量延迟：每秒请求数: #测量延迟：每秒请求数（Requests-per-Second） [4]
3.9K40发布于 2021-06-10 - 来自专栏PowerBI战友联盟
【无敌】PowerBI 终极算法性能优化 最强版
仅以此文送给PowerBI，祝4岁生日快乐。 本文副标题：PowerBI 最大连续元素数终极算法性能优化详解 本文不是为了让您看懂的，是为了让您感叹的。只有感叹了魅力才会热爱才会学会。 由于这块内容太过专业，就此略过，给出优化后结果： 我们将整个查询优化成只需要读一次数据即可，而且全部使用FE最强技巧，使得理论上读取一次立即计算出结果，要算数据，必须得读一次吧。 从理论上讲，这是一个绝对不可超越的最强算法。我们非常拭目以待再次出现天才来超越。 从本文主题来说，性能的排序如下： 最强算法>BI佐罗版交错算法>>交错算法>>>分治+累计元素法>>>>BI佐罗版累计元素法>累计元素法>>直观计算法 也就是说，本问题的算法经过了 7 次大型优化，最终得到了不可超越的极限 同时以此文献给PowerBI四周年生日，PowerBI四岁了，已经逐渐成为该领域的最强者，我们将继续探索更多的乐趣，欢迎您赶快订阅会员，我们将帮助您超越99%的用户，成为专家。
1.1K20发布于 2019-09-23 - 来自专栏纯洁的微笑
Java 应用性能调优最强实践指南！
笔者根据个人经验，将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层，如图 1 所示。 比如在我们系统中就曾出现 log4j 1.x 在较大并发下大量打印日志，出现频繁上下文切换，大量线程阻塞，导致系统吞吐量大降的情况，其相关代码如清单 1 所示，升级到 log4j 2.x 才解决这个问题 Brendan 总结列出了 Linux 不同设备类型的性能诊断工具，如图 4 所示，可供参考。 图 4.Linux 性能观测工具 五、 Java 应用诊断及工具 应用代码性能问题是相对好解决的一类性能问题。 ；或者引入分布式策略，在计算和存储进行水平化，包括提前计算预处理等，利用典型的空间换时间的做法等；都可以在一定程度上降低系统负载； 4）业务层面的优化 技术并不是提升系统性能的唯一手段，在很多出现性能问题的场景中
66920发布于 2019-07-12 - 来自专栏CVer
大盘点 | 性能最强的目标检测算法
本文就来盘点一下 mAP 最高的目标检测算法，Amusi 将在COCO数据集上 mAP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。 这么多目标检测算法，究竟哪家最强呢？！ 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个mAP很强很强的算法，并以时间线的角度来展示。 所以Amusi 只介绍所能查到最强的算法或者最强组合算法。 SNIPER: Efficient Multi-Scale Training ? 综上所述，可知改进后的 Cascade R-CNN 算法是目前(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法，其 mAP 为 50.9。 侃侃 这里将 mAP 作为目标检测最强的指标，确实有失偏颇，不够严谨，因为很多人将目标检测应用在不同的任务上，其实要求的性能也有所不同。
1.7K70发布于 2019-07-12 - 来自专栏JavaEdge
最强性能监控工具之Grafana+Prometheus+Exporters
1 监控逻辑 最流行的监控逻辑： 有测试工具、监控工具，才能做性能分析和瓶颈定位。 不管数据啥形式展示，最要紧还是数据来源和含义，以做正确判断。 有这JMeter发给InfluxDB的数据，无需看上面的那些HTML数据，也能直观看到系统的性能趋势。以后复看也方便比对。 4 数据的传输和展示逻辑 4.1 JMeter中Backend Listener配置 就InfluxDB的Backend Listener做个说明。 它通过在终端输入不同的命令参数，实时获取和显示各种系统统计和性能指标。它主要用于开发和运维人员进行诊断和分析。 4.监控平台通常要安装一个客户端，以便向平台发送数据。而在监控命令中，可以直接在终端输入命令，获取OS的监控指标。
1.7K30编辑于 2023-03-31 Claude 4 发布，目前地表最强编程 AI 诞生
Claude Opus 4 是全球领先的编码模型，在复杂、长时间运行的任务和代理工作流中拥有持续的性能。 Claude 4 Claude Opus 4 是我们迄今为止最强大的模型，也是全球最佳的编码模型，在 SWE-bench（72.5%）和 Terminal-bench（43.2%）上均领先。 这些模型全面推进了我们客户的人工智能战略：Opus 4 在编码、研究、写作和科学发现方面突破了界限，而 Sonnet 4 作为 Sonnet 3.7 的即时升级，为日常用例带来了前沿性能。 Claude 4 模型在 SWE-bench Verified（真实软件工程任务性能基准测试）上领先。更多方法论信息，请参阅附录。 这能够提升代理在长期任务中的感知能力、连贯性和执行性能——例如，Opus 4 在玩宝可梦时能够创建“导航指南”。
1.7K20编辑于 2025-05-31- 来自专栏chatgpt吧
2023年4月最强AI开源项目合集
一、MiniGPT-4https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4来自阿布杜拉国王科技大学的几位博士做的，它能够提供类似于GPT4的图像理解，以及对话的能力，让你抢先一步感受到 第三点 低成本，仅仅用了4块的A100GPU， 训练了仅仅10个小时，绝对称得上是迷你。第四点就是整个项目是开源的。 二、autoGPThttps://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPTAuto GPT是Github上的一个免费开源项目，结合了GPT-4和GPT-3.5技术 此外其还具有互联网访问、长期和短期内存管理、用于文本生成的GPT-4实例以及使用GPT-3.5进行文件存储和生成摘要等功能。 三、AgentGPThttps://github.com/reworkd/AgentGPTAgentGPT作为AutoGPT的网页版，可以自己定义目标，让 GPT4 来按照目标持续执行，矫正，存储历史数据
2.3K60编辑于 2023-04-23 - 来自专栏芯智讯
最强RISC-V服务器芯片发布：4nm，192核，性能超越AMD Epyc 9754！
AMD的高端服务器芯片Epyc 9754，堪称最强RISC-V服务器CPU！ 具体到Veyron V2的核心配置方面，基于台积电4nm工艺，依然是基于8流水线设计，支持乱序执行，主频高达3.6GHz，单个集群的内核数量提升到了32个，相比上一代提升了一倍，多集群最多可扩展至192 Shan曾在IBM TJ Watson研究中心从事互连硬件工作，现在在Arm服务器芯片新创公司Ampere Computing工作： 正如您所看到的，UCIe的数据速率是BoW的两倍，总线带宽可以相同或高出4倍 Veyron V2核心是基于台积电4nm工艺设计的，相比上代基于台积电5nm工艺的Veyron V1得到了进一步提升。 这些内核还有一个4MB的L3缓存，与之相关的是，在Veyron V2的小芯片复合体中的32个内核中，总共拥有128MB的L3缓存。
3.7K30编辑于 2023-11-09 - 来自专栏迁移内容
高性能MySQL(4)——查询性能优化
二、慢查询基础:优化数据访问 査询性能低下最基本的原因是访问的数据太多。 大部分性能低下的査询都可以通过减少访问的数据量的方式进行 优化。 将一个大的DELETE语句切分成多个较小的查询可以尽可能小地 影响MySQL性能，同时还可以减少MySQL复制的延迟。 ** 4). 如果没有通过ORDER BY子句显式地指定排序列，当查询使用GROUP BY 子句的时候，结果集会自动按照分组的列进行排序。 要优化这种查询，要么是在页面中限制分页的数量，要么是优化大偏移量的性能。 3). 尽肯能的使用索引覆盖 4). 延迟关联 5). 参考： 《高性能 MySQL 第三版》
1.8K10编辑于 2022-12-01 - 来自专栏Spark学习技巧
Java几种常用 JSON 库性能比较，哪家最强？
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。 目前对于Java开源的JSON类库有很多种，下面我们取4个常用的JSON库进行性能测试对比， 同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。 这4个JSON类库分别为：Gson，FastJson，Jackson，Json-lib。 简单介绍 选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑： 字符串解析成JSON性能 字符串解析成JavaBean性能 JavaBean构造JSON性能 集合构造JSON性能 易用性 先简单介绍下四个类库的身份背景 json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。 编写性能测试 接下来开始编写这四个库的性能测试代码。
1.3K20编辑于 2023-03-21 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET平台功能最强大，性能最佳的JSON库
Swifter.Json 这是迄今为止 .Net 平台功能最强大，性能最佳的 JSON 序列化和反序列化库。 性能测试对比 图表中的颜色随所用时间从 绿色 渐变为 黄色。当用时超过 3 倍时将以亮黄色显示。 Timeout: 表示用时过久。 Exception: 表示发生了异常。 Swifter.Json 性能为何如此优异？ 最优秀的整型和浮点型 ToString 和 Parse 方法实现。 Emit 实现的高性能对象映射工具。 本地内存分配！ JsonFormatter.SerializeObject(obj); Console.WriteLine(json); // {"Id":1,"Age":22,"First Name":"Dogwei"} } } 4、 // XObjectInterface : 初始化开销小，内存占用少，性能也不错。
57810编辑于 2023-08-29 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【CV】大盘点 | 性能最强的目标检测算法
前言 去年7月，Amusi 曾做过一篇整理：大盘点 | 性能最强的目标检测算法，那时收集的情况是：改进后的 Cascade R-CNN 算法是截止(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法，其 抛开参数量、FLOPs等，简单粗暴衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度，特指 AP 和 FPS。这一点在很多论文中都能看到相关的图示，比如前不久刚出的YOLOv4。 根据目前学术论文情况，Amusi 将在COCO数据集上 AP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。 盘点时间：2020.04.28 盘点内容：目标检测 AP 最高的算法 不严格区分单尺度/多尺度训练，只看数据 Amusi整理，仅个人观点，欢迎补充 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个AP 算法是目前(2020.04.28)目标检测方向性能最强的算法，其 AP 为 52.2（单尺度测试）
2.3K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏全栈程序员必看
关于后端代码的总结_辐射4最强防具代码
Web前端基础： Web前端：HTML最强总结 附详细代码 Web前端：CSS最强总结 附详细代码 Web前端：JavaScript最强总结 附详细代码 Web前端工具： Web前端： JQuery最强总结 附上详细代码 Web前端：Bootstrap最强总结 附详细代码 Web前端：JavaScript最强总结 基本概念 概念 作用 用法 JavaScript显示数据 JavaScript的注释 JavaScript 共有4中情况会出现undefined的值 变量声明且没有赋值 var obj; alert(obj);//obj值为undefined 获取对象中不存在的属性时 var obj; alert(obj.name var date1 = new Date(); var date2 = new Date(milliseconds); var date3 = new Date(dateString); var date4 var reg = /^1[3|4|5|7|8][0-9]{9}$/; // 如果因为现有的号码不能满足市场需求，电信服务商会增大号码范围。所以一般情况下我们 只要验证手机号码为11位，且以1开头。
4K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载4）
1.7 性能测试的判断标准 对于功能测试，判断测试用例是否测试通过，往往是比较容易的，只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢？可以考虑以下三个方面。 1.8性能测试的场景 一般根据性能测试的类型及各个类型的组合来设计性能场景，常见的性能测试场景如下。 •普通测试场景。 •并发测试场景。 •容量测试场景。 •疲劳测试场景。 •强度测试场景。 有多个业务组合形成的测试场景，一般将前面的性能场景测试完毕以后再进行，否则发生问题难于定位。 1.9 性能测试的干系人 由于各种原因都可能造成性能问题，所以性能测试干系人包括。 •客户代表。 （4）如果m测试通过，说明拐点比m大，对n进行并发/容量测试。 （5）如果n测试通过，说明拐点比m大比n小，选择新的n值a，a=(m+n)/2，返回第（1）步。 （4）选择新的m=(1000+3000)/2=2000，此时n-m=3000-2000=1000>50，对2000进行并发测试，持续10分钟，没有发现异常，测试通过，说明拐点比2000大但比3000小。
1.2K20发布于 2020-02-19
腾讯云开发者
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