TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aiinfluence

当前筛选 #aiinfluence清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #147 · 25.10.2023 г., 07:04

Proposed Chinese AI Safety Standards: A Closer Look Hey there, AI & Law community! On October 11, the National Information Security Standardization Technical Committee in China released a draft document outlining precise regulations for evaluating generative AI models. Unlike the often vague AI regulations, this document provides a clear blueprint for compliance. This standards proposal sets forth rigorous criteria for assessing AI data sources and their content. The document covers topics like training data diversity, moderation, and prohibited content. It emphasizes the need for diversified training corpora and the assessment of data quality. If more than 5% of data is "illegal and negative information," the corpus is flagged for future training. The proposal also suggests that AI companies employ moderators to enhance generated content quality, aligning with national policies and third-party complaints. This implies a potential expansion of the human-driven moderation and censorship workforce in the AI era. Companies are tasked with identifying hundreds of keywords for flagging unsafe or banned content, with separate categories for political and discriminative content. They must also generate more than 2,000 prompts, ensuring fewer than 10% of responses breach the rules. Interestingly, the document encourages subtler censorship measures, such as not refusing to answer sensitive prompts but allowing AI models to respond to specific, non-sensitive inquiries. It's crucial to clarify that these standards are not laws, and non-compliance doesn't result in penalties. However, proposals like these can significantly influence future regulations or work alongside them. The standards receive input from tech experts hired by companies, giving corporations like Huawei, Alibaba, and Tencent a say in shaping these regulations. Their influence could have far-reaching implications for the global AI industry and how AI technologies are regulated worldwide. #AISafety#AIRegulations#GenerativeAI#ContentModeration#ChineseTech#AIInfluence#GlobalAI