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  • 来自专栏吃猫的鱼个人博客编程笔记

    GAIA 测评体系

    本文经AI润色处理 GAIA 测评 一、GAIA 是什么? GAIA 全称是 “General AI Assistant”。 二、GAIA 官方评测流程(标准版) 可以把 GAIA 的一次评测理解为这种流水线: 取题 从 GAIA 数据集中挑题。 题面可能带附件(PDF、图片、表格、JSON 等)。 三、GAIA 的评测原则 GAIA 的原则可以被很多团队直接拿去作为“Agent 评估标准”的蓝本: 任务必须是真实世界任务 不是脑筋急转弯,而是现实工作里真的有人会做的事。 九、总结 GAIA 的定位不只是“问答正确率排行榜”。 这,才是 GAIA 这一类基准对行业最大的启发。

    1.1K10编辑于 2025-11-04
  • 来自专栏腾讯大数据的专栏

    Docker On Gaia——腾讯Docker管理解决方案

    为了更好地服务于Gaia用户,也为了让更多的小伙伴无门槛地使用上Docker,在这2015的春天,Gaia团队又推出了“Docker开发云”,从而打通了开发、测试、部署、维护的Docker一条龙服务。 二、 Gaia为Docker带来更多 经过腾讯大数据TDW的锤炼,Gaia(盖娅)作为云操作系统,为TDW提供了高并发、可扩展的调度平台,每天运行container数8000w+。 图 2 平台架构 上图展示了Docker On Gaia的主要架构: Gaia master 为Gaia的大脑,负责接收作业的请求、任务调度、管理slave Gaia Slave 负责启动master发送的任务请求 kill的概率,这也使Gaia版本的Docker比虚拟机更具优势。 跟着DockerOn Gaia一起来体验先进的开发体验吧。

    1.6K90发布于 2018-01-26
  • 来自专栏晓枫说

    携手打造云存储Gaia-X,欧洲的明天并非只有亚马逊?

    疫情之下,德法两国已在发展欧洲新型云存储服务Gaia-X的操作台上按下了启动键。 德国联邦经济部长Peter Altmaier将Gaia-X专案称作数字领域的“登月火箭”。 Gaia-X项目的三大立足点分别是数据主权、数据共享,以及技术创新。 他坚信 Gaia-X平台会在明年正式投入使用,这个目标一方面有助于国家提高创新能力,另一方面也会为欧洲争取数据主权。 如果Gaia-X能在今年年末进入测试阶段,那么这种垄断就有可能被打破。 Gaia-X的诞生并不是基于盲目的保护主义,而是世界各国均势竞争的产物。

    96910发布于 2020-06-28
  • 来自专栏Rust语言学习交流

    Gaia - 一个使用Rust实现的Local LLM服务解决方案

    但是目前使用Rust实现的产品并不多,Gaia 算是一个选择,它采用的方案是 WasmEdge 提供的基于 wasm 的 LLM 运行方案。 RAG 除了基本的LLM,Gaia集成了RAG,使用的是Rust实现的Qdrant。有了RAG,就可以方便地灌入和训练自己的知识库了。能够为各种场景定制不同的ChatBot。 Client as Server 模式 Gaia 的一个创新点是,它提供了一种客户端即服务器的模式。 也就是说,如果你手上有个4090,你把Gaia跑起来给别人提供服务,是可以赚钱的! 具体可以参考他们的文档:https://docs.gaianet.ai/intro Rust 专属机器人 我之前想过做一个Rust专属机器人,现在Gaia已经帮我们做好了。

    1K10编辑于 2024-05-29
  • 来自专栏云头条

    混乱和内讧扼杀欧洲的这个特大云项目:Gaia-X

    一位密切参与Gaia-X工作的行业官员将其形容为“一团糟”。 “Gaia-X的纯粹意图因此不太可能实现,”法国云提供商Scaleway的首席执行官Yann Lechelle说,该公司是Gaia-X的成员。 欧洲的云议程毫无进展已引起了政府最高层的警觉。 Gaia-X的首席执行官Francesco Bonfiglio坦承,该组织不堪重负,好多人两眼抹黑。 他在接受采访时说:“Gaia-X的内部组织可能决定了它应对不了这种增长。 AWS的发言人表示:“我们加入GAIA-X是为了帮助我们的欧洲客户和合作伙伴在欧洲加快云驱动的创新……AWS从一开始参与了GAIA-X的多个技术工作组,并且很乐意继续这么做。” Gaia-X本计划在9月份发布更新的政策规则,但由于内部对于Gaia-X服务的客户是否可以要求在欧洲存储和处理其数据存在分歧,因此推迟了发布。

    1.2K10编辑于 2022-03-18
  • 来自专栏腾讯大数据的专栏

    “超级计算机”再现-Gaia集群操作系统为业务插上云的翅膀

    4.1 Gaia的设计原则 4.1.1 保证高可用性 我们将平台的稳定性作为第一设计原则,因为Gaia作为一个通用的集群操作系统,服务于所有业务类型,底层的Gaia的稳定性就至关重要。 Gaia有很多功能,但是我们并不追求“大而全”,在耦合性控制方面控制严格,在最关键的Gaia master和NodeManager都保持最小功能集合,保证Gaia Core稳定性和功能的纯粹性。 而这种基于名字的服务是贯穿这个Gaia的过程的:在提交作业时,用户不需要指定Gaia master的地址,而是通过指定Gaia cluster的name即可;在app的地址时,也是通过app的名字获取; 图4 Gaia 网络入带宽控制 4.1.5Gaia定制化Docker Docker的出现为Gaia平台接入在线service任务提供了一种更方便、更标准、更通用的方式。 图6 Docker on Gaia助力游戏云 5.2 Gaia+GoingMerry GoingMerry On Gaia是基于Gaia搭建的GoingMerry平台的升级版,用于CVR特征工程相关的工作

    2.4K50发布于 2018-01-26
  • 腾讯地图盖亚(GAIA)平台:时空智能驱动产业决策确定性与增长

    构建盖亚平台时空智能底座 腾讯地图时空智能开放平台“盖亚(GAIA)”由腾讯地图位置服务总经理李彬发布,定位为“基于AI+大数据驱动的新一代产业智能升级数字基础设施”。

    2600编辑于 2026-04-20
  • 来自专栏人工智能

    GAIA测试告诉你AI助手还有多远的路要走

    使用GAIA时,只需向人工智能助手提供“零-shot”提示,即可开始测试。要在GAIA上获得理想的得分,人工智能助理必须具备多种基本能力。 三、GAIA 的设计和内容GAIA的设计理念:真实且多样的问题设置。 GAIA 采用了466个由人类精心设计和注释的问题,每个问题大多以文本形式呈现,有时还附带图像、电子表格等文件。 GAIA的设计不仅为当前的人工智能助手提供了一个评估标准,也为未来AGI的发展指明了方向。通过聚焦于多任务处理和开放式问题,GAIA能够推动技术的进步,帮助开发更具人性化和实用性的智能助手。 四、 LLMs的GAIA表现GAIA真的难,即便如GPT-4和Claude等模型,在GAIA上取得的整体得分也远低于人类水平,特别是在需要复杂推理、外部知识整合以及工具使用的任务上,模型的表现更为逊色。 参考:GAIA测试论文:GAIA, a benchmark for General AI Assistantsgaia-benchmark (GAIA):https://huggingface.co/gaia-benchmark

    66810编辑于 2025-03-29
  • 来自专栏学习计划

    springcloud config server 与config client 集群配置

    }:${gaia.eureka.security.user.password}@${gaia.eureka.server.ip}:${gaia.eureka.server.post}/eureka/,http ://${gaia.eureka.security.user.name}:${gaia.eureka.security.user.password}@${gaia.eureka.server2.ip}: ${gaia.eureka.server2.post}/eureka/ healthcheck: enabled: true #必须配置 management: endpoints }:${gaia.eureka.security.user.password}@${gaia.eureka.server.ip}:${gaia.eureka.server.post}/eureka/,http ://${gaia.eureka.security.user.name}:${gaia.eureka.security.user.password}@${gaia.eureka.server2.ip}:

    96020发布于 2021-01-29
  • 来自专栏机器之心

    人类考92分的题,GPT-4只能考15分:测试一升级,大模型全都现原形了

    pdf HuggingFace 主页地址:https://huggingface.co/papers/2311.12983 GAIA 是什么 GAIA 是如何运作的? 研究人员表示,GAIA 是用于测试人工智能系统一般助理问题的基准。GAIA 试图规避此前大量 LLM 评估的不同缺陷。它由人类设计和注释的 466 个问题组成。 GAIA 的第三个原则是对记忆的鲁棒性:GAIA 的目标是比大多数当前基准测试的猜题可能性更低。为了完成一项任务,系统必须计划好并成功完成一些步骤。 :为了回答 GAIA 中的问题,GPT4(配置了代码解释器)等 AI 助手需要完成几个步骤,可能需要使用工具或读取文件。 GAIA 的最后一个原则是易用性。 实际上,GPT4 级别模型很容易遵循 GAIA 的格式。GAIA 已提供了评分功能和排行榜。

    72710编辑于 2023-11-27
  • 腾讯地图盖亚(GAIA)发布:基于“双大模型+时空数据”重塑产业开发效率与业务决策

    构建多维时空智能底座与行业开放生态 为解决上述痛点,腾讯地图位置服务总经理李彬正式发布了腾讯地图时空智能开放平台——盖亚(GAIA)。 驱动零售与文旅场景的精准决策验证 盖亚(GAIA)平台通过构建不知疲倦的Agent专家,将地理信息转化为可行动的商业洞察,以下为具体应用场景: 零售场景:规避经验选址,锁定最优点位 业务诉求: 某创业者计划开设一家主打女性客群 沉淀双大模型引擎与B/C端生态联动能力 企业选择腾讯地图盖亚(GAIA)的核心驱动力,在于其不可替代的技术确定性与底层生态优势: 双大模型驱动的技术领先性: 平台摒弃了单一通用模型的局限,底层深度融合了腾讯混元大模型 B/C双端联动的网络效应: 区别于孤立的To B工具,GAIA打通了To B(开发者生态、LBS生态、大数据生态)与To C(微信生态、出行服务、打车服务)的业务链路,通过海量脱敏时空感知数据(轨迹、画像 (数据与内容来源:腾讯地图时空智能开放平台 盖亚(GAIA)官方发布材料)

    2300编辑于 2026-04-20
  • 来自专栏腾讯大数据的专栏

    全民拥抱Docker云--Lhotse系统经验分享

    , TRE, TDBank等全面接入Gaia云。 通过Gaia封装的API或者portal页面,应用的一切运行动态尽在掌握,透明公开。 Base/Runner容器时,Gaia自动从Registry pull最新的镜像。 现在,得益于Gaia云强大的调度能力,Lhotse已经告别了人工资源分配的时代,完全实现调度的自动化。Gaia的调度能力主要体现在两个方面: 资源分配粒度精细到CPU与内存级别。 灰度升级 为了保证任务高并发和系统高可用,Lhotse每个Base/Runner应用需要运行多个实例,在Gaia云中分别由Applicaiton和Instance来抽象:向Gaia提交Application

    1.8K90发布于 2018-01-26
  • 来自专栏新智元

    MIT登顶高校人工智能超级计算机排行榜!

    新智元报道 来源:mit等 编辑:张佳 【新智元导读】林肯实验室超级计算中心的新型TX-GAIA计算系统已被评为全球大学中功能最强大的人工智能超级计算机。 TX-GAIA的Nvidia GPU加速器是专门为快速执行这些DNN操作而设计的。 TX-GAIA放在一个名叫“EcoPOD”的新的模块化数据中心,位于马萨诸塞州。 在其AI应用程序中,将利用TX-GAIA训练机器学习算法,包括那些使用DNN的算法。它可以更快地处理TB级的数据,例如数十万张图像或数年的语音样本,教这些算法自己找出解决方案。 TX-GAIA也是美国国防部排名第一的系统,也将支持最近宣布的麻省理工学院空军人工智能加速器。 原文链接: http://news.mit.edu/2019/lincoln-laboratory-ai-supercomputer-tx-gaia-0927

    1.1K30发布于 2019-10-08
  • 来自专栏腾讯大数据的专栏

    腾讯大数据之新一代资源管理与调度平台

    2.可维护性 Gaia系统本身需要维护,会经常的进行版本升级,以及进行bug fix,需要保证Gaia系统自身的升级与用户应用程序完全解耦。 因此,Gaia应该支持位置感知——将计算移动到数据所在的位置。 5.高集群使用率 不管是从成本,还是提升并发度等方面来说,Gaia都需要实现底层物理资源的高使用率。 Gaia对Yarn的扩展 1. “玩具”性质,无法满足业务生产环境的运营需求,为此,Gaia将会配合应用的需求,深入了解各种应用,与数据平台部的同事们一道,建立和完善Gaia应用生态圈。 反过来,这些应用发现的很多问题,对Gaia的各种需求,也会反作用于底层系统,帮助底层的Gaia更加完善。 6. 多维运营 除了开发,对集群管理系统的运营也极其重要。

    3.8K80发布于 2018-01-26
  • 来自专栏机器之心

    一张照片生成视频,张嘴、点头、喜怒哀乐,都可以打字控制

    项目地址:https://microsoft.github.io/GAIA/ 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.15230.pdf GAIA 揭示了两个关键洞见: 用语音来驱动虚拟人物运动 根据研究者的主观评价,GAIA 显着超越了所有基线方法; 训练模型的大小从 150M 到 2B 不等,结果表明,GAIA 具有可扩展性,因为较大的模型会产生更好的结果; GAIA 是一个通用且灵活的框架 GAIA 效果怎么样? 实验过程中,该研究将 GAIA 与三个强大的基线进行比较,包括 FOMM、HeadGAN 和 Face-vid2vid。 结果如表 2 所示:GAIA 中的 VAE 比以前的视频驱动基线实现了持续的改进,这说明 GAIA 成功地分解了外貌和运动表示。 语音驱动结果。用语音驱动说话虚拟人物生成是通过从语音预测运动实现的。 表 3 和图 2 提供了 GAIA 与 MakeItTalk、Audio2Head 和 SadTalker 方法的定量和定性比较。 可以看出,GAIA 在主观评价方面大幅超越了所有基线。

    1.2K10编辑于 2023-12-05
  • 来自专栏GAIAWORLD

    浅谈GAIAWORLD独家自研技术背后的逻辑及意义

    GAIA链里,穷人不会越来越穷,所有节点都有机会获得收益。 公平是应该被监督和验证的,且是区块链的基础设施之一 为此,我们在区块链底层实现了可验证随机算法。 随机数生成者和GAIA世界中的其他节点相比会更早知道随机数的值,这个优势会通过应用层代码的再次随机被抵消。在GAIA链中公平是可以被监督和验证且无法被操控的。 完整的GAIA由一条主链和无数条平行链组成。主链由GAIA基金会管理和维护,所有人都可以在遵循GAIA规范的前提下发布自己的平行链并且和主链互通。 除此之外,我们还设计了GAIA世界和物理世界的交互机制:神盾协议。神盾协议本质上是一个智能预言机和一个智能合约规范,符合该规范的智能合约被称作神盾合约。 通过调用神盾合约,可以将物理世界接入到GAIA世界中。 随着区块链技术的日趋成熟,一个完全自治的区块链生态系统不会仅仅是乌托邦,或将引导社会文明进入一个新阶段。

    62060发布于 2018-05-23
  • 来自专栏量子位

    自动驾驶独角兽如此造假,LeCun都服了

    如上效果,由GAIA-1的最新版本带来。 它规模达90亿参数,用4700小时驾驶视频训练,实现了输入视频、文本或操作生成自动驾驶视频的效果。 所以GAIA-1是如何实现的? 规模越大效果越好 GAIA-1是一个多模态生成式世界模型。 GAIA-1的视频解码器规模达26亿参数规模,利用32台A100训练15天而来。 值得一提的是,GAIA-1不仅和大语言模型原理相似,同时也呈现出了随着模型规模扩大、生成质量提升的特点。 而从实际应用方面出发,GAIA-1也带来了影响,其主创团队表示,这会改变自动驾驶的规则。 GAIA-1来自英国自动驾驶初创公司Wayve。 Wayve成立于2017年,投资方有微软等,估值已经达到了独角兽。

    34820编辑于 2023-10-08
  • 来自专栏GAIAWORLD

    在GaiaWorld公链中,地址是如何成功锻造一个区块的?

    Gaia链中,我们独创了CPoS(Competition Prove of Stake)共识机制,它不仅是Gaia链最为核心的技术之一,也是Gaia链区别于其他公链、优于大多数公链的关键技术。 为了防止节点作恶,加入委员会需缴纳一定数量以上的Gaia作为保证金,保证金的作用在于: 1、如若节点作恶,会被罚没保证金,因此保证金较高的地址,作恶可能性较小; 2、保证金数量与投票权益值相关。 Gaia链将分为两种情况对地址进行分组和计算投票权。 在Gaia链中,并不需要太多的保证金门槛即可加入锻造委员会,锻造节点的成本相对来说是非常小的,加入时间成本因素能够让更多小额地址在付出时间成本后拉大与新加入地址的投票权差距,增加锻造节点的可能。 也就是说,在安全性和公平性之间,Gaia设置了一个平衡点。 问答二: 2、 为什么排名前10 的锻造委员会获得额外的排名投票权?

    86330发布于 2018-08-01
  • 腾讯地图发布时空智能开放平台GAIA,以AI与大模型驱动产业决策升级

    GAIA平台以AI与大模型技术重构时空智能决策闭环 腾讯地图时空智能开放平台GAIA(Geospatial Artificial Intelligence Atlas)深度融合腾讯混元大模型与时空动态大模型 ,精准定位女性客群聚集区域,新店开业首月客流超预期30% 景区管理者借助文旅客情智能体实时监测客流密度与来源,优化资源配置后,旺季游客满意度提升25%,拥堵投诉下降40% 腾讯技术生态与平台能力保障 GAIA

    2800编辑于 2026-04-20
  • 来自专栏新智元

    Hinton和LeCun再交锋,激辩LLM能否引发智能奇点!LeCun:人类理解能力碾压GPT-4

    通用人工智能助手基准——GAIA GAIA的产生,既是因为需要修订AI基准,也是因为发现了LLM评估的不足之处。 评估 GAIA的设计的评估是自动化的、快速的、真实的。 如下图,回答GAIA问题时,像GPT-4这样的人工智能助手,需要完成几个步骤,可能需要使用工具或者读取文件。 GAIA的构成 想要在GAIA上获得完美的分数,大模型需要先进的推理能力、多模态的理解、编码能力和一般的工具使用,例如网页浏览。 总的来说,GAIA允许清晰地对有能力的助手进行排名,同时也为未来几个月甚至几年的改进留下了很大的空间。

    40710编辑于 2023-11-27
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