ChatGPT本月第二次宕机 正常运行时间下降到99.42%

ChatGPT本月第二次宕机 正常运行时间下降到99.42% 世界各地的人们都报告说他们无法使用该工具。“我应该提交 PTO 吗?没有 ChatGPT,我讨厌工作。”一位 Reddit 用户表示。另一位用户表示:请让这次更新是语音更新,他指的是即将推出的GPT-4o 型号的语音模式。并非所有 ChatGPT 用户都可能遇到中断,截至撰写本文时,报告的中断事件数量正在下降。ChatGPT 上次宕机是在6 月 4 日OpenAI 迅速修复了这个问题,但几个小时后该工具又瘫痪了。ChatGPT 在 5 月份也遇到了一些问题,连续四天出现间歇性中断和服务延迟。OpenAI 表示,在过去 90 天里,ChatGPT 的正常运行时间达到了 99.42%,是其跟踪的四项服务中可靠性最低的。一个 X 用户说,对于如此多的企业来说,99.4% 确实不太好。 ... PC版: 手机版:

相关推荐

封面图片

OpenAI确认ChatGPT遭遇重大故障 宕机时长已达数小时

OpenAI确认ChatGPT遭遇重大故障 宕机时长已达数小时 ChatGPT 已宕机数小时,由于内部服务器错误,聊天机器人无法回应通过网页和移动应用程序提出的询问。该公司称,它是在太平洋时间 6 月 4 日上午 12:21 开始处理这个问题的。ChatGPT 每周服务的用户数量超过 1 亿,苹果公司此前已与 OpenAI达成协议,ChatGPT 将被用于 iOS 18(苹果公司下一个重要的 iPhone 操作系统更新)中的新功能,因此像这次这样的中断可能会影响到数百万用户。上个月,微软必应 API 因意外停止运行时,ChatGPT 也遭遇了部分故障,导致聊天机器人和许多其他服务无法连接到网络。 ... PC版: 手机版:

封面图片

【CZ:去年币安现货匹配引擎正常运行时间达100%】

【CZ:去年币安现货匹配引擎正常运行时间达100%】 1月1日消息,Binance创始人CZ表示,2022年Binance现货匹配引擎实现了100%的正常运行时间和可用性,有6次实时升级,没有发生P0或P1故障事件,这在Binance的历史上是第一次。

封面图片

OpenAI 旗下的 ChatGPT 一天内第二次服务中断

OpenAI 旗下的 ChatGPT 一天内第二次服务中断 今天早些时候,ChatGPT 因一次服务中断而离线了几个小时,现在该服务又出现了当天的第二次重大中断。ChatGPT 移动应用和 Web 服务的许多用户目前都看不到查询的响应。 OpenAI 在其状态消息中表示,“ChatGPT 对某些用户不可用,我们目前正在调查此问题。”第二轮问题始于美国东部时间上午 10:30 左右。 ,

封面图片

FIXTIM:修复 macOS 上的每个运行时错误,

FIXTIM:修复 macOS 上的每个运行时错误, 桌面上的截图很糟糕 滞后输入法编辑器 (IME) 核心音频流中断 AirDrop 故障或效率低下 Wi-Fi 无法扫描或连接 任何无响应或旋转的应用程序 iCloud 同步问题 Xcode 不寻找设备 Xcode 模拟器无法启动 调试服务器没有响应等 标签:#macOS #系统修复 #系统优化 链接:

封面图片

运行时超轻量,高效,移植简单的深度学习模型

运行时超轻量,高效,移植简单的深度学习模型 MegCC 是一个面向推理的深度学习模型编译器,具有如下特点: 极其轻量的运行时库 :只编译 mobilenetv1 模型进行推理情况下,strip 符号后,整个运行时二进制大小只有 81KB 。 高性能 :Arm 上的每一个 Kernel 都是经过人工精心调优的,同样的模型,性能比 MegEngine 好 。 方便移植:运行时所有 Code 都是纯 C 代码,可以方便在 Arm,X86,裸板中进行移植。 低内存使用,快启动:模型编译期间会进行内存规划,尽可能的复用内存,并进行静态绑定,减少运行时开销。 MegCC 主要由两部分组成: 编译器:负责将模型进行编译,优化,最终生成新模型和对应的 Kernels runtime 运行时:运行时需要和生成的 Kernels 结合在一起进行编译,编译完成之后可以加载编译器生成的模型,并计算输出结果 MegCC 模型编译器是基于 MLIR 框架构建起来的,使用 MLIR 的 IR 进行图优化,内存规划以及 Kernel 生成,目前 MegCC 生成的 Kernel 大多数都是 基于人工优化之后写好的模板生成的。MegCC 支持多种场景的模型编译,不仅仅包含静态 shape 编译,而且还支持动态 shape 的编译,多个模型同时编译,以及同一个模型多种 shape 同时编译,另外为了获得极致的最小运行时库,还提供必要的纯 C 形式的 CV 算子生成。 模型编译完成之后,MegCC 会生成两个产物,分别是: 优化之后的新模型: 这个模型里面包含整个计算图的信息,以及每一个 Operator 运行时的内存规划信息,输入输出信息,计算 Kernel 的信息 运行这些模型对应的 Kernel:上面模型运行时候需要的所有高性能 Kernel 的集合。 MegCC runtime 会在运行时会加载生成的模型,并调用生成的高性能 Kernel 进行计算,并输出计算结果,目前测试一个可以高效运行 mobilenetv1 的可执行文件大小仅仅只需要 81KB。 MegCC 现在支持的平台处理器平台有 Arm64/ArmV7/X86/risc-v/单片机, 所有支持的 Operator 列表见:.

封面图片

:基于云运行时的 Python & JavaScript SDK,用于构建自定义代码解释器。它支持 LLM(如 OpenAI、C

:基于云运行时的 Python & JavaScript SDK,用于构建自定义代码解释器。它支持 LLM(如 OpenAI、Cohere 和 Anthropic)生成的代码块之间的状态共享,允许用户逐步执行代码,并支持图表输出等功能

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人