SpringBoot中使用Cache提升接口性能詳解
環境：springboot2.3.12.RELEASE + JSR107 + Ehcache + JPASpring 框架從 3.1 開始，對 Spring 應用程序提供了透明式添加緩存的支持。和事務支持一樣，抽象緩存允許一致地使用各
在美國當地時間周三，谷歌推出了Gemini（雙子星）1.0版本，成為當前最為強大的AI大模型。這次發布雖然按照谷歌預期進行，但在業界卻顯得突然。僅在一周前，有報告稱谷歌原計劃在本周發布Gemini，卻因發現人工智能在處理非英語查詢上存在可靠性問題而推遲至2024年1月。然而，如期上線的Gemini 1.0版本，成為迄今為止最靈活的多模態AI大模型。
谷歌表示Gemini 1.0版本包括三個細分版本：Gemini Ultra，適用于高度復雜的任務；Gemini Pro，可擴展至各種任務的Gemini模型；以及Gemini Nano，專為端側設備設計的高效版本。這標志著Gemini成為了多模態模型的巔峰之作，處理文本、代碼、音頻、圖像和視頻等不同類型信息的效率和絲滑度無可比擬。
在基礎設施方面，谷歌采用了自家研發的Tensor處理單元（TPU）v4和v5e對Gemini 1.0進行訓練。與此同時，谷歌還發布了Cloud TPU v5p，被宣稱為迄今為止最強大、最高效、最可擴展的TPU系統，專為訓練尖端人工智能模型而設計。Gemini 1.0的訓練算力規模是GPT-4的5倍，表現為性能怪獸。
Gemini 1.0在廣泛的基準測試中取得了令人矚目的成績，特別是在MMLU和MMMU測試中。Gemini Ultra在MMLU測試中的得分率達到90.0%，首次超越了人類專家。而在MMMU測試中，Gemini Ultra也獲得了59.4%的SOTA分數，展現出在更復雜推理任務中的潛力。
然而，隨著Gemini的發布，對于AI大模型的安全和責任性問題也備受關注。谷歌在發布報告中強調了對Gemini進行的全面安全評估，包括對偏見和數據毒性的測試。但整個行業對于AI大模型安全風險的考慮仍包括訓練數據、模型本身和使用場景等多個方向，其中很多問題尚處于未知狀態。
Gemini的發布標志著全球AI大模型進入原生多模態時代，模型性能和數據融合能力得到顯著提升。盡管Gemini在各項性能測試中表現卓越，但與之伴隨的安全問題仍需不斷完善。新一輪AI大模型的競賽已經開始，而安全與發展的博弈將持續成為業界關注的焦點。
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