会话式多文档问答旨在根据检索到的文档以及上下文对话来回答特定问题。 在本文中，我们介绍了 WSDM Cup 2024 中“对话式多文档 QA”挑战赛的获胜方法，该方法利用了大型语言模型 (LLM) 卓越的自然语言理解和生成能力。

我们的大脑由大约860亿个神经元构成，这些神经元之间通过有约150 兆个“突触”结构来互相联系，这巨量的神经元及其之间的突触，犹如宇宙中灿烂的星辰一般繁密。如何解密如此海量的神经元及其所产生的认知能力，在过去的近百年中，神经科学家们提出了许多不同的脑模型，并在不同尺度上对大脑进行了仿真，也取得许多重要的突破。不过由于大脑的高度复杂性及当前技术现状，我们对大脑运行的核心机制还缺乏有效的理解。

解释1：计算机网络是将分散在不同地理位置的计算机系统，通过通信设备与线路连接起来，由功能完善的软件实现资源共享和信息传递的系统。

全名 复杂指令系统计算机，Complex InstrucTIon Set Computer。

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解释1：计算机网络是将分散在不同地理位置的计算机系统，通过通信设备与线路连接起来，由功能完善的软件实现资源共享和信息传递的系统。

全名 复杂指令系统计算机，Complex InstrucTIon Set Computer。

停止-等待 协议 讨论场景 : 只考虑 一方为发送方 , 一方为接收方 ; 相当于 单工通信场景 ;

出品| 区块链大本营（ID：blockchain_camp ） 在当下，云原生的火爆不容小觑。随着虚拟化技术的成熟和分布式框架的普及，在容器技术、可持续交付、编排系统等开源社区的推动下，以及微服务等开发理念的带动下，应用上云已经是不可逆转的趋势，云原生（Cloud Native）的概念也应运而生，更是火得一塌糊涂。 Cloud表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳姿势运行，充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。 而作为云

比特(bit )来源于 binary digit，意思是一个“二进制数字”，因此一个比特就是二进制数字中的一个1或0。

12 月 9 日，AI 和大数据基础设施方案提供商 Alluxio 联合北京大学计算机学院等单位举办了 2023 全球 AI 前沿科技大会北京站，介绍了最新产品 Alluxio Enterprise AI 与为 Alluixo Enteprise Data 开发的重磅特性 Alluxio Edge。作为数据编排领域的先行者，Alluxio 的最新产品与特性瞄准了市场上最热门的 AI 与大数据主题，希望通过数据编排这一关键工作流环节的技术创新，为企业的相关应用带来显著的加速效果和成本效益提升。

生成式 AI （Generative AI）已经成为全球范围内的一个重要趋势，得到越来越多企业和研究机构的关注和应用，生成式 AI 的全球市场正在迅速扩大，据 IDC、摩根大通等多家研究机构数据预测，预计到 2025 年，全球生成式 AI 市场的规模将达到 110 亿美元，年复合增长率超过 50%。

刚刚获悉，第三方调研机构赛迪顾问（CCID）正式发布《2022-2023年中国大数据市场研究年度报告》（下称“《报告》”），《报告》对中国大数据市场的发展现状、市场规模、行业应用和产品结构、市场竞争情况及未来发展趋势等进行了全面解析。腾讯云大数据凭借领先的技术优势以及广泛的行业应用，稳居领导者行列。

2024 年，云计算无处不在，但很多时候并不引人注意（如 iCloud 和 Google Docs）。云计算已经变得像真正的云一样无处不在。云计算的许多优点，如弹性、可扩展性和易用性，现在都得到了很好的理解。它们缩短了新产品上市的时间，并解决了现有产品的扩展挑战，而且无需经历艰辛的计划和采购过程。

12 月 9 日，AI 和大数据基础设施方案提供商 Alluxio 联合北京大学计算机学院等单位举办了 2023 全球 AI 前沿科技大会北京站，介绍了最新产品 Alluxio Enterprise AI 与为 Alluixo Enteprise Data 开发的重磅特性 Alluxio Edge。作为数据编排领域的先行者，Alluxio 的最新产品与特性瞄准了市场上最热门的 AI 与大数据主题，希望通过数据编排这一关键工作流环节的技术创新，为企业的相关应用带来显著的加速效果和成本效益提升。

生成式 AI （Generative AI）已经成为全球范围内的一个重要趋势，得到越来越多企业和研究机构的关注和应用，生成式 AI 的全球市场正在迅速扩大，据 IDC、摩根大通等多家研究机构数据预测，预计到 2025 年，全球生成式 AI 市场的规模将达到 110 亿美元，年复合增长率超过 50%。

作者 | 王一鹏 佀鑫倩 十年 Hadoop 退居幕后，云时代下的数据平台有了新的探索方向。 大数据领域从来都不缺乏重磅消息。尤记得 Cloudera 与 Hortonworks 宣布合并，后又被 KKR 和 CD&R 收购并被私有化，再加上 HPE 收购 MapR，曾经凭借 Hadoop 冲上云霄的三驾马车，如今风光不再。此外，今年 Apache 软件基金会（ASF）宣布将其至少 19 个开源项目撤回到 Apache Attic（用于归档的开源项目），其中有 10 个项目属于 Hadoop 生态系统。

刚刚获悉，第三方调研机构赛迪顾问（CCID）正式发布《2022-2023年中国大数据市场研究年度报告》（下称“《报告》”），《报告》对中国大数据市场的发展现状、市场规模、行业应用和产品结构、市场竞争情况及未来发展趋势等进行了全面解析。腾讯云大数据凭借领先的技术优势以及广泛的行业应用，稳居领导者行列。

传统的 Hadoop 生态体系中，数据存储角色与计算角色通常会部署在相同的机器上，一个占据硬盘提供存储，一个利用 CPU 和内存做计算。为此，MapReduce 和 Spark 也适应性的设计了多层级的数据本地化策略，即任务尽可能被分配到存储所需数据的对应节点上做计算，以减少中间数据交互产生的网络开销和额外的存储压力，提升整体的大数据应用效率。

这次介绍的是一个比较基础的工作，针对空间点云，进行分类或者语义分割的框架，现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。