如何应对特定地区(如加州)的AI偏见透明度法案?
概述:AI公平性透明度的技术挑战 近年来,针对AI系统决策的公平性和透明度要求日益严格。以美国加州为例,未来可能出台的法规将要求AI系统明确披露其在不同受保护群体(如种族、性别、年龄等)上产生的偏差影响。对于AI基础设施和模型部署团队而言,...
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模型量化(Quantization)是端侧推理加速的关键技术之一,它将浮点数(FP32)权重和激活值转换为低比特整数(如INT8),显著减少了模型大小并提高了计算效率。然而,量化方式的选择——特别是对称量化(Symmetric Quanti...
在日常的软件开发和维护中,我们经常需要回溯历史,找出某个特定的代码片段(比如一个配置项、一个常量名或者一段关键的注释)是什么时候被引入、被谁引入的。虽然 git grep 可以找到当前代码中的位置,但它无法穿透历史。 Git 提供了一个非常...
在处理AI/ML训练、高性能计算(HPC)等场景时,我们经常需要确保特定的工作负载只能运行在具备特定硬件(如GPU、高性能SSD或特殊网络接口)的机器上。Kubernetes的节点亲和性(Node Affinity)就是解决这一问题的核心机...
在复杂的软件开发过程中,我们经常需要在不同的开发分支之间同步特定的、独立的小功能或紧急修复(Hotfix)。如果我们使用传统的 git merge,则会把整个分支的历史记录和所有提交都带入目标分支,这往往不是我们想要的。这时,强大的 git...