25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架
大型语言模型（LLM）如GPT-4在自然语言处理（NLP）领域展现了卓越能力，但也存在知识截止、静态知识库和内存限制等局限。检索增强生成（RAG）通过集成检索机制，允许LLM动态访问和整合外部数据源，提高了生成响应的准确性、相关性和时效性。本文深入探讨了25种先进的RAG变体，每种变体都旨在优化检索和生成过程的特定方面，涵盖成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题，展示了RAG在提升NLP能力方面的多功能性和潜力。
边缘AI计算技术应用-实训解决方案
《边缘AI计算技术应用-实训解决方案》提供完整的实训体系，面向高校和科研机构的AI人才培养需求。方案包括云原生AI平台、百度AIBOX边缘计算硬件，以及8门计算机视觉实训课程与2门大模型课程。AI平台支持大规模分布式训练、超参数搜索、标注及自动化数据管理等功能，显著提升AI训练与推理效率。硬件涵盖多规格AIBOX服务器，支持多种推理算法及灵活部署。课程涵盖从计算机视觉基础到大模型微调的完整路径，通过真实商业项目实操，帮助学员掌握前沿AI技术和产业应用。
阿里云入选Gartner®分布式混合基础设施魔力象限
Gartner正式发布了《分布式混合基础设施魔力象限》（Magic Quadrant™ for Distributed Hybrid Infrastructure），阿里云在入选的中国厂商中于执行能力（纵轴）和愿景完整性（横轴）上均处在最高、最远的位置。
阿里云入选Gartner®分布式混合基础设施魔力象限
Gartner正式发布了《分布式混合基础设施魔力象限》（Magic Quadrant™ for Distributed Hybrid Infrastructure），全球共9家厂商入围，阿里云成功入选，位居利基者（Niche Players）象限。
边缘计算的挑战和机遇
讨论了边缘计算面临的挑战和机遇，包括数据安全、网络稳定性、实时性能、异构性兼容性问题，并探索了其在不同应用场景中的潜力和商业模式创新。
从RTMPS到MPEG-DASH：直播带货背后的秘密流程
大家好，我是小米，今天聊聊“社区直播带货”的技术流程。文章介绍了RTMPS协议的安全可靠传输，MPEG-DASH的自适应比特率流媒体技术，以及直播数据如何通过边缘节点和数据中心进行高效处理与分发，确保用户流畅观看。通过这些技术，直播带货不仅画质清晰，还保障了安全性和用户体验。希望本文能帮助你深入了解这一流程。如果有任何问题，欢迎留言讨论！