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2018-08-31 03:32:34 83 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

Aeneas：面向历史文本校勘的领域原生AI工作流历史文本校勘是数字人文与古籍整理的核心任务，其本质是在破损、多源、跨时空的手稿中重建原始语义与传播逻辑。传统OCR与通用大模型因缺乏对笔迹物理退化、中世纪缩写系统、抄工习惯等历史特性的建模能力，难以支撑可信校勘。Aeneas作为DeepMind推出的领域原生模型，以字符级注意力、双通道编码器与异构图推理为技术基座，将古文字分析（paleographic analysis）与文本校勘（textual criticism）深度耦合，实现从图像到证据链的端到端输出。它不追求泛化，而专注可解释、可验证、可嵌入学术出阅读详情

Adam Muise是Hortonworks的解决方案工程师，他在多伦多举办的HUG上做了一个关于如何调优Hive的演讲，长达91页的PPT干货十足，从Hive的基本架构、Hive如何存取数据讲起，到如何调优的基本知识，最后介绍了个叫Stinger的项目，可看做下一代Hive，性能更快，它使得Hive不再局限于批处理领域，而是直接杀入交互式应用领域，与Impala等系统直接竞争。
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