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在此基础上,GC 管理模块便可以针对不同的特征集设置不同层次的GC策略,以此保证各分片 GC 的差异性——该 GC 的及时 GC,不该 GC 降低 GC 频率节约资源。GC 管理模块会对各层次的 GC 策略进行组织和协调,防止多个策略间出现冲突或者产生无谓的资源消耗。另外我们实现了垃圾数据版本分布的精准探测,以减少 GC 时的大量数据扫描,有效提升GC&compaction 的效率。
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通过这个简单而贴近生活的类比,我们可以更加自然地理解AI大模型的训练和推理过程。就像人类学习语言一样,AI大模型通过大量数据的学习和模仿,逐渐构建起丰富而高效的模型,为解决各种实际问题提供了强大的工具。在这个学习过程中,我们更能感受到人工智能与人类学习的共通之处。 训练(Training)和推理(Inference)是AI大模型两个核心能力的基石。