CoAT: 基于蒙特卡洛树搜索和关联记忆的大模型推理能力优化框架
研究者提出了一种新的关联思维链(CoAT)方法,通过整合蒙特卡洛树搜索(MCTS)和关联记忆机制,提升大语言模型(LLMs)的推理能力。CoAT框架优化了MCTS算法,增强了结构化推理和动态知识整合,适用于复杂推理、多跳问答和代码生成等任务。实验结果显示,CoAT在精确匹配和F1分数上表现优异,超越了多个基线模型。然而,该方法在计算资源消耗和实时推理速度方面仍有改进空间。
h5页面的优缺点(浅谈)
H5页面优点包括:跨平台性,易于传播,丰富的多媒体支持,开发成本低,更新便捷,良好的交互性。缺点则有:性能受限,功能受限,高度依赖网络,存在安全风险,用户体验一致性差。确保H5页面在不同设备上的兼容性,需遵循HTML5标准,使用响应式设计,并进行多设备测试。优化H5页面性能的方法包括减少HTTP请求,压缩文件大小,利用缓存机制,优化代码执行效率等。
微服务架构实战指南:从单体应用到云原生的蜕变之路
🌟蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。深耕微服务架构,擅以DDD拆分服务、构建高可用通信与治理体系。分享从单体到云原生的实战经验,探索技术演进的无限可能。
解决推理能力瓶颈,用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体,标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务,但其发展受限于大语言模型(LLM)的推理能力。LLM依赖统计相关性,缺乏对因果关系的理解,导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制,有望突破当前AI智能体的推理瓶颈,提升其决策准确性与自主性。
多智能体系统设计:5种编排模式解决复杂AI任务
本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出,随着系统从单体模型向多智能体架构演进,如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制,成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式:顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式,并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出,尽管大模型如GPT-5提升了单体能力,但在复杂任务中,合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式,有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。
面向 Java 开发者:2024 最新技术栈下 Java 与 AI/ML 融合的实操详尽指南
Java与AI/ML融合实践指南:2024技术栈实战 本文提供了Java与AI/ML融合的实操指南,基于2024年最新技术栈(Java 21、DJL 0.27.0、Spring Boot 3.2等)。主要内容包括: 环境配置:详细说明Java 21、Maven依赖和核心技术组件的安装步骤 图像分类服务:通过Spring Boot集成ResNet-50模型,实现REST接口图像分类功能 智能问答系统:展示基于RAG架构的文档处理与向量检索实现 性能优化:利用虚拟线程、GraalVM等新技术提升AI服务性能 文
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务
Apache Iceberg数据湖高级特性及性能调优
性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率,结合文件内/间排序优化I/O与压缩,辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时,合理配置元数据缓存与清单合并,加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景,显著提升系统性能与资源利用率。
数据分布不明确?5个方法识别数据分布,快速找到数据的真实规律
本文深入探讨了数据科学中分布识别的重要性及其实践方法。作为数据分析的基础环节,分布识别影响后续模型性能与分析可靠性。文章从直方图的可视化入手,介绍如何通过Python代码实现分布特征的初步观察,并系统化地讲解参数估计、统计检验及distfit库的应用。同时,针对离散数据、非参数方法和Bootstrap验证等专题展开讨论,强调业务逻辑与统计结果结合的重要性。最后指出,正确识别分布有助于异常检测、数据生成及预测分析等领域,为决策提供可靠依据。作者倡导在实践中平衡模型复杂度与实用性,重视对数据本质的理解。
OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试
本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库,接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖(如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等)。随后准备 PDB 数据集与模型参数,调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试,并针对常见报错提供了解决方案,例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等,确保流程顺利运行。
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
Apache Flink CDC 3.4.0 版本正式发布!经过4个月的开发,此版本强化了对高频表结构变更的支持,新增 batch 执行模式和 Apache Iceberg Sink 连接器,可将数据库数据全增量实时写入 Iceberg 数据湖。51位贡献者完成了259次代码提交,优化了 MySQL、MongoDB 等连接器,并修复多个缺陷。未来 3.5 版本将聚焦脏数据处理、数据限流等能力及 AI 生态对接。欢迎下载体验并提出反馈!
10招立竿见影的PyTorch性能优化技巧,让模型训练速度翻倍
本文系统总结了PyTorch性能调优的关键技术,涵盖混合精度训练、PyTorch 2.0编译功能、推理模式优化、Channels-Last内存格式、图优化与变换、cuDNN基准测试、内存使用优化等多个方面。通过实证测试,文章详细分析了各技术的实现细节、优势及适用场景,如混合精度训练可显著提升计算效率和内存利用率,torch.compile()能自动优化代码生成以加速模型运行。此外,还探讨了推理模式的选择、卷积操作优化及模型构建的最佳实践。这些方法结合良好的编码习惯,有助于开发者构建高效、可扩展的深度学习应用。
DistilQwen2.5-R1发布:知识蒸馏助推小模型深度思考
DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术,将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中,显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明,DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异,尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。 本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估,并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。
SigLIP 2:多语言语义理解、定位和密集特征的视觉语言编码器
SigLIP 2 是一种改进的多语言视觉-语言编码器系列,通过字幕预训练、自监督学习和在线数据管理优化性能。它在零样本分类、图像-文本检索及视觉表示提取中表现卓越,支持多分辨率处理并保持图像纵横比。模型提供 ViT-B 至 g 四种规格,采用 WebLI 数据集训练,结合 Sigmoid 损失与自蒸馏等技术提升效果。实验表明,SigLIP 2 在密集预测、定位任务及多模态应用中显著优于前代和其他基线模型。
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
Apache Flink Agents 是由阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 联合推出的开源子项目,旨在基于 Flink 构建可扩展、事件驱动的生产级 AI 智能体框架,实现数据与智能的实时融合。
Step-Audio2 声音克隆 详细介绍
Step-Audio2是StepFun于2024年推出的中文语音克隆大模型,支持“一句话克隆+情感可控+实时流式”一体化生成,参数总量300M,首包延迟低至120ms,MOS达4.4+,采用Apache-2.0协议开源,适配商业应用,是当前中文TTS领域开源落地门槛最低的方案之一。
Java 基于 DDD 分层架构实战从基础到精通最新实操全流程指南
本文详解基于Java的领域驱动设计(DDD)分层架构实战,结合Spring Boot 3.x、Spring Data JPA 3.x等最新技术栈,通过电商订单系统案例展示如何构建清晰、可维护的微服务架构。内容涵盖项目结构设计、各层实现细节及关键技术点,助力开发者掌握DDD在复杂业务系统中的应用。
手把手教你怎么做人口密度热力图
本文介绍了使用Python和ArcGIS绘制人口密度地图的方法。Python部分包括地图数据获取、格式转换、数据整合及可视化;ArcGIS部分涵盖地图投影、数据连接、人口密度计算与图例设置。同时提供了C++代码用于数据分割,并介绍了如何利用高德API获取地址经纬度,实现地图标注。
性能提升 10 倍, DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式 零改造实现
将 Dify 应用迁移至 Spring AI Alibaba,可兼顾可视化开发效率与代码工程灵活性,显著提升系统性能与扩展能力,适用于复杂 AI 业务场景。
阿里云连续6年入选 Gartner®ABI 魔力象限报告,中国唯一!
近日,Gartner发布2025年《分析与商业智能平台魔力象限》报告,阿里云Quick BI第六年入选“挑战者”象限。报告肯定其在可视化、报表及自然语言查询(NLQ)方面的竞争力,并认可其融合AI与BI能力、推动数据分析民主化的创新成果。Quick BI已在零售、金融、制造等多个行业落地应用,助力企业实现高效数据驱动决策。
2025 版 Java 学习路线图之技术方案与实操指南详解
这是一份详尽的Java学习路线图,涵盖从入门到精通的全流程。基础阶段包括环境搭建、语法基础与面向对象编程;进阶阶段深入数据结构、算法、多线程及JVM原理;框架阶段学习Spring、MyBatis等工具;数据库阶段掌握SQL与NoSQL技术;前端阶段了解HTML、CSS及JavaScript框架;分布式与微服务阶段探讨容器化、服务注册与发现;最后通过项目实战提升性能优化与代码规范能力。资源地址:[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。
基于内存高效算法的 LLM Token 优化:一个有效降低 API 成本的技术方案
本文探讨了在构建对话系统时如何通过一种内存高效算法降低大语言模型(LLM)的Token消耗和运营成本。传统方法中,随着对话深度增加,Token消耗呈指数级增长,导致成本上升。
Headless Chrome 优化:减少内存占用与提速技巧
在数据驱动的时代,爬虫技术至关重要。本文聚焦 Headless Chrome 优化方案,解决传统爬虫内存占用高、效率低等问题。通过无界面模式、代理 IP等配置,显著降低资源消耗并提升速度。实际案例中,该方案用于采集汽车点评数据,性能提升明显:内存占用降低 30%-50%,页面加载提速 40%-60%。结合技术架构图与演化树,全面解析爬虫技术演进,助力高效数据采集。
淘宝买家订单列表、订单详情、订单物流 API 接口全攻略
淘宝订单相关API接口是电商自动化的核心工具,提供订单数据管理和物流追踪功能。开发者可通过HTTP协议调用,支持Python、Java等语言,响应JSON格式数据。主要功能包括:订单列表查询、订单详情获取和物流轨迹追踪。申请流程:注册账号(c0b.cc/R4rbK2),创建应用并生成App Key,申请所需接口权限如taobao.trades.sold.get、taobao.trade.fullinfo.get等。
如果API调用失败,我应该如何排查问题?
当小红书API调用失败时,可按以下步骤排查:1. 检查请求参数;2. 确认身份验证凭据;3. 控制调用频率;4. 检查网络连接;5. 查看错误码和日志;6. 核实授权范围;7. 联系技术支持;8. 定期更新与测试。这些方法有助于系统地解决问题,确保API调用稳定。
官宣开源|阿里云与清华大学共建AI大模型推理项目Mooncake
2024年6月,国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室(Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab)联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。
除了网页标题,还能用爬虫抓取哪些信息?
爬虫技术可以抓取网页上的各种信息,包括文本、图片、视频、链接、结构化数据、用户信息、价格和库存、导航菜单、CSS和JavaScript、元数据、社交媒体信息、地图和位置信息、广告信息、日历和事件信息、评论和评分、API数据等。通过Python和BeautifulSoup等工具,可以轻松实现数据抓取。但在使用爬虫时,需遵守相关法律法规,尊重网站的版权和隐私政策,合理控制请求频率,确保数据的合法性和有效性。
linux进程管理万字详解!!!
本文档介绍了Linux系统中进程管理、系统负载监控、内存监控和磁盘监控的基本概念和常用命令。主要内容包括: 1. **进程管理**: - **进程介绍**:程序与进程的关系、进程的生命周期、查看进程号和父进程号的方法。 - **进程监控命令**:`ps`、`pstree`、`pidof`、`top`、`htop`、`lsof`等命令的使用方法和案例。 - **进程管理命令**:控制信号、`kill`、`pkill`、`killall`、前台和后台运行、`screen`、`nohup`等命令的使用方法和案例。
Gartner报告:可观测性平台魔力象限
本文由Gregg Siegfried等作者撰写,阐述了可观测性平台如何通过遥测数据采集、AI分析与成本优化,助力企业提升系统健康度与业务韧性,并详解市场定义、核心功能及主流供应商优劣势。
2025 年最新 Java 学习路线图含实操指南助你高效入门 Java 编程掌握核心技能
2025年最新Java学习路线图,涵盖基础环境搭建、核心特性(如密封类、虚拟线程)、模块化开发、响应式编程、主流框架(Spring Boot 3、Spring Security 6)、数据库操作(JPA + Hibernate 6)及微服务实战,助你掌握企业级开发技能。
全球首个 用代码画地球、日月的动态轨道模型
本文介绍了太阳、地球和月球之间的关系,并详细展示了如何利用WxGL绘制三者的动态轨道模型。内容涵盖天体的起源、大小、运行轨迹及关键数据,帮助读者直观理解四季变化、日月食等自然现象。通过代码实现,模型可演示天体运动规律,适合科普与教学应用。
阿里云增值税发票识别NET Rest API调用示例
本文介绍了使用NET代码调用阿里云增值税发票识别API的实现方式。通过示例代码,详细展示了如何构造请求、设置签名以及发送HTTP请求的具体步骤。代码中涵盖了请求参数的处理、签名生成逻辑(如HMAC-SHA256算法)以及调用API后的结果处理。此外,还提供了运行结果的截图和参考文档链接,帮助开发者更好地理解和应用该接口。
HarmonyOS实战:高德地图定位功能完整流程详解
本文详细介绍了在鸿蒙系统中使用高德地图实现完整定位功能的流程。首先分析需求,包括权限申请、检查GPS状态、单次或多次定位选择以及定位失败处理。接着通过代码实现具体步骤:添加定位权限、申请用户权限、检查GPS开关状态、启动定位服务,并处理定位成功或失败的情况。若定位失败,可尝试获取历史定位信息或使用默认位置。最后总结指出,虽然定位功能基础简单,但完整的流程与细节处理才是关键。建议读者动手实践,掌握高德地图定位功能的使用。
Apache Flink 2.0.0: 实时数据处理的新纪元
Apache Flink 2.0.0 正式发布!这是自 Flink 1.0 发布九年以来的首次重大更新,凝聚了社区两年的努力。此版本引入分离式状态管理、物化表、流批统一等创新功能,优化云原生环境下的资源利用与性能表现,并强化了对人工智能工作流的支持。同时,Flink 2.0 对 API 和配置进行了全面清理,移除了过时组件,为未来的发展奠定了坚实基础。感谢 165 位贡献者的辛勤付出,共同推动实时计算进入新纪元!
阿里万相重磅开源,人工智能平台PAI一键部署教程来啦
阿里云视频生成大模型万相2.1(Wan)重磅开源!Wan2.1 在处理复杂运动、还原真实物理规律、提升影视质感以及优化指令遵循方面具有显著的优势,轻松实现高质量的视频生成。同时,万相还支持业内领先的中英文文字特效生成,满足广告、短视频等领域的创意需求。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署阿里万相重磅开源的4个模型,可获得您的专属阿里万相服务。
代理IP故障排查技巧汇总及实战经验分享
在信息化时代,互联网不可或缺。使用HTTP动态代理IP时,快速排查故障至关重要。主要步骤包括:1. 检查代理IP有效性(Ping测试、HTTP请求测试);2. 监控连接速度(延迟和带宽测试);3. 分析错误信息(HTTP状态码、日志);4. 检查代理设置(配置文件、协议支持);5. 使用调试工具(Wireshark、浏览器开发者工具);6. 咨询服务提供商;7. 检查网络环境(防火墙、ISP限制);8. 逐步排查并记录变化。这些技巧能有效找出并解决问题。
Flink 2.0 存算分离状态存储 — ForSt DB
本文整理自阿里云技术专家兰兆千在Flink Forward Asia 2024上的分享,主要介绍Flink 2.0的存算分离架构、全新状态存储内核ForSt DB及工作进展与未来展望。Flink 2.0通过存算分离解决了本地磁盘瓶颈、检查点资源尖峰和作业恢复速度慢等问题,提升了云原生部署能力。ForSt DB作为嵌入式Key-value存储内核,支持远端读写、批量并发优化和快速检查点等功能。性能测试表明,ForSt在异步访问和本地缓存支持下表现卓越。未来,Flink将继续完善SQL Operator的异步优化,并引入更多流特性支持。
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式、 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,为开发者和企业客户提供了 Qwen2.5-Coder 系列模型的全链路最佳实践。本文以Qwen2.5-Coder-32B为例,详细介绍在 PAI-QuickStart 完成 Qwen2.5-Coder 的训练、评测和快速部署。
Kubeflow-KServe-架构学习指南
KServe是基于Kubernetes的生产级AI推理平台,支持多框架模型部署与管理。本指南从架构解析、代码结构到实战部署,系统讲解其核心组件如InferenceService、控制器模式及与Knative、Istio集成原理,并提供学习路径与贡献指南,助你快速掌握云原生AI服务技术。
向量存储vs知识图谱:LLM记忆系统技术选型
本文探讨LLM长期记忆系统的构建难点与解决方案,对比向量检索与知识图谱架构优劣,分析Zep、Mem0、Letta等开源框架,并提供成本优化策略,助力开发者实现高效、可扩展的AI记忆系统。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。