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  • 去中心化社交协议:Nostr、ActivityPub、Farcaster 和 Lens Protocol 的比较

    本文将对四种主流的去中心化社交协议:Nostr、ActivityPub、Farcaster 和 Lens Protocol 进行比较分析,探讨它们的核心理念、主要功能、优缺点以及目标用户群体。

    评估去中心化社交协议的关键因素:

    • 账户创建和通信:用户如何在不依赖中心化服务器的情况下创建账户并进行互动?
    • 数据存储和社交图谱:用户数据(包括社交关系和内容)存储在哪里,如何访问?
    • 内容审核:协议如何解决垃圾邮件和有害内容等问题,同时维护言论自由原则?
    • 激励机制:如何激励服务提供商维护网络并确保其长期可持续性?

    1. Nostr:

    • 核心理念:Nostr 构建在去中心化的中继网络之上,优先考虑抗审查性和用户对数据的控制权。
    • 主要功能:
      • 用户创建公私钥对以进行身份验证。
      • 消息广播到连接的中继,并传递给连接到相同中继的用户。
      • 中继没有义务存储数据,但有些提供付费存储选项。
      • 内容审核由各个中继自行决定。
    • 优点:高度抗审查、设计简洁、方便使用比特币闪电网络支付。
    • 缺点:数据持久性可能是一个问题,由于缺乏集中审核,垃圾邮件和有害内容的风险增加。
    • 目标用户:比特币爱好者、隐私倡导者、寻求抗审查的用户。

    2. ActivityPub:

    • 核心理念:一种联合社交协议,类似于电子邮件,可实现互操作的社交网络。
    • 主要功能:
      • 用户在特定的实例(服务器)上创建帐户。
      • 实例之间相互通信以传递消息和共享数据。
      • 用户可以导出数据并迁移到其他实例。
      • 内容审核由各个实例自行处理。
    • 优点:用户体验熟悉,成熟的应用程序(如 Mastodon),允许具有不同审核政策的多元化社区。
    • 缺点:依赖实例管理员,实例关闭或审查的风险,缺乏针对实例运营商的明确激励机制。
    • 目标用户:寻求中心化社交媒体平台替代方案的用户,具有特定兴趣或价值观的社区。

    3. Farcaster:

    • 核心理念:旨在创建一个具有强大的数据存储层和用户友好应用程序的去中心化社交网络。
    • 主要功能:
      • 利用以太坊进行用户注册和身份验证。
      • 采用中心网络进行实时数据同步。
      • 计划引入订阅模式以创收。
      • 内容审核方法仍在开发中。
    • 优点:高度重视数据的持久性和可用性,通过订阅实现可持续资金的潜力。
    • 缺点:架构复杂,如果中心数量有限,可能会出现中心化问题。
    • 目标用户:寻求 Twitter 的去中心化替代方案的用户,注重数据所有权和可靠性。

    4. Lens Protocol:

    • 核心理念:利用区块链技术赋予用户对其社交数据的所有权和控制权。
    • 主要功能:
      • 建立在 Polygon 区块链之上,使用户能够以 NFT 的形式拥有他们的社交图谱和内容。
      • 允许创建具有不同功能和盈利模式的去中心化社交应用程序。
      • 强调应用程序之间的可组合性和互操作性。
      • 内容审核可以在应用程序级别实施。
    • 优点:真正拥有社交数据,创新的社交应用程序和盈利策略的潜力。
    • 缺点:与区块链技术相关的可扩展性挑战,潜在的高昂 Gas 费用。
    • 目标用户:精通加密的用户,寻求将其内容货币化的创作者,构建去中心化社交应用程序的开发人员。

    结论:

    选择哪种去中心化社交协议取决于个人需求和优先级。Nostr 提供简单性和抗审查性,ActivityPub 提供熟悉的联合模型,Farcaster 专注于数据持久性和用户体验,Lens Protocol 则通过基于区块链的所有权赋予用户权力。随着该领域的不断发展,这些协议可能会继续创新,并吸引寻求中心化社交媒体平台替代方案的不同社区。

  • KerasCV和KerasNLP:视觉和语言的增强

    在机器学习领域,Keras是最常用的工具之一,它提供了高层次的抽象来构建和训练机器学习模型。近年来,计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的发展给从业者带来了新的挑战。一方面,随着模型规模的不断增大,从头开始训练一个最先进的模型变得成本过高;另一方面,有效的数据预处理和度量计算也变得更加困难。为了解决这些问题,研究人员提出了KerasCV和KerasNLP这两个库,它们是Keras API在CV和NLP领域的扩展。

    KerasCV和KerasNLP的设计目标:

    KerasCV和KerasNLP旨在提供易于使用且性能优越的工具,支持在JAX、TensorFlow或PyTorch等深度学习框架上运行,以促进快速实验和模型开发。它们采用了模块化和分层的设计思想,为用户提供了不同层次的抽象和灵活性。

    KerasCV和KerasNLP的主要功能:

    • 基础组件:KerasCV和KerasNLP提供了构建和训练预处理流水线、模型和评估逻辑的可组合模块。这些组件可以在Keras Domain Packages生态系统之外使用,具有高度的灵活性。
    • 预训练骨干模型:这些库还提供了预训练的模型骨干,可以用于微调。在NLP模型中,还可以创建匹配的分词器。
    • 任务模型:KerasCV和KerasNLP提供了专门针对特定任务的端到端模型,如NLP中的文字生成和CV中的对象检测。这些任务模型结合了底层API中的预处理和建模模块,可以直接在原始输入上进行训练和推理。
    • 高效训练支持:库支持XLA编译,提高了训练效率。使用tf.data API运行所有预处理,通过编译的TensorFlow操作图来实现高效的数据处理。
    • 统一的分布式API:KerasCV和KerasNLP兼容Keras统一分布式API,支持模型和数据的并行处理,简化了模型的分布式训练配置。
    • 开源和社区贡献:这两个库完全开源(Apache 2.0许可),在GitHub上可供用户下载和使用,鼓励社区贡献和协作。

    KerasCV和KerasNLP的性能表现:

    论文中提供了KerasCV和KerasNLP在不同模型上的性能测试结果。例如,使用NVIDIA A100 GPU进行的实验显示,KerasCV和KerasNLP在模型训练和推理方面具有良好的性能。论文还与HuggingFace Transformers库进行了比较,突出了KerasNLP和KerasCV的设计哲学和方法的优势。

    未来的研究方向:

    论文中还提出了一些可以进一步探索的研究方向。例如,扩展多模态模型的提供,以支持更广泛的应用;优化与后端特定大型模型服务解决方案的集成,确保无缝部署和可扩展性。

    总之,KerasCV和KerasNLP为CV和NLP领域的研究人员和从业者提供了强大而易用的工具。它们的模块化和分层设计使得构建和训练模型变得更加简单和高效。通过提供预训练的模型骨干和任务模型,以及支持XLA编译和tf.data API的高效训练支持,KerasCV和KerasNLP为CV和NLP任务的快速实验和模型开发提供了便利。

    参考文献:

    KerasCV和KerasNLP的相关论文:

    更多关于KerasCV和KerasNLP的信息可以在官方网站和GitHub上找到。

    • Matthew Watson, Divyashree Shivakumar Sreepathihalli, François Chollet, Martin Görner, Kiranbir Sodhia, Ramesh Sampath, Tirth Patel, Haifeng Jin, Neel Kovelamudi, Gabriel Rasskin, Samaneh Saadat, Luke Wood, Chen Qian, Jonathan Bischof, Ian Stenbit. “KerasCV and KerasNLP: Vision and Language Power-Ups.” [PDF8].
    • François Chollet, et al. “Keras: The Python Deep Learning library.” Journal of Machine Learning Research 22.3 (2021): 1-7.
    • Thomas Wolf, et al. “Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing.” Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations. 2020.

    原始论文:

    • [PDF8] KerasCV and KerasNLP: Vision and Language Power-Ups
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