本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。
在过去半年,ALB Ingress Controller推出了多项高级特性,包括支持AScript自定义脚本、慢启动、连接优雅中断等功能,增强了产品的灵活性和用户体验。此外,还推出了ingress2Albconfig工具,方便用户从Nginx Ingress迁移到ALB Ingress,以及通过Webhook服务实现更智能的配置校验,减少错误配置带来的影响。在容灾部署方面,支持了多集群网关,提高了系统的高可用性和容灾能力。这些改进旨在为用户提供更强大、更安全的云原生网关解决方案。
本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程,其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法,是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
通过阿里云的KMS产品针对文件或者证书文件进行签名验签,可以有效解决攻击者针对敏感文件、重要文件在传输过程中被篡改,其次可以实现证书双向认证过程中的证书合法性校验,真正做到传输链路安全。
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。