浅析 Text and Code Embeddings by Contrastive Pre-Training

文本向量是在很多应用和文本相似度、语义搜索上有很大的应用。之前的工作通常是根据不同的应用来选择数据集定制模型架构。《Text and Code Embeddings by Contrastive Pre-Training》中展示无监督的对比学习可以获得更好的文本向量,并且在这个方法下得到的文本向量在 linear-probe 分类上达到了 SOTA(state-of-the-art),也有着很好的语义搜索能力,甚至可以与 fine-tuned 后的模型比较。

极大极小及剪枝算法

极大极小算法常用于二人博弈游戏,目的是寻找最优的方案使得自己能够利益最大化。而剪枝是希望在搜索的时候,根据已搜索的结果,剔除超出最优解的分支,那么意味着这个分支下的所有节点都不需要考虑了,大大降低了搜索的次数。

浅谈 HTTP 3

我们之前谈到到了 head-of-line blocking 的问题,这也是 HTTP3 最大改变的地方。它不使用 TCP 作为会话的传输层,而是使用 QUIC,一种新的互联网传输协议。本文将简单聊聊 HTTP 3.0 协议。

QUIC 协议

QUIC (QUIC)是一种新的默认加密的互联网传输协议,它提供了许多改进,旨在加速 HTTP 传输并使其更加安全,其目标是最终取代网络上的 TCP 和 TLS。在这篇博客文章中,我们将概述 QUIC 的一些关键特性,以及它们如何使网络受益,还有支持这种激进的新协议所面临的一些挑战。