LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型,可以精准捕捉短期波动与长期趋势
近年来,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,研究人员开始探索将其应用于时间序列预测。Jin等人提出了LLM-Mixer框架,通过多尺度时间序列分解和预训练的LLMs,有效捕捉时间序列数据中的短期波动和长期趋势,提高了预测精度。实验结果显示,LLM-Mixer在多个基准数据集上优于现有方法,展示了其在时间序列预测任务中的巨大潜力。
阿里云开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba
近期,阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba(项目 Github 仓库地址:alibaba/spring-ai-alibaba),Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建,是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性,并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
秒杀圣经:10Wqps高并发秒杀,16大架构杀招,帮你秒变架构师 (1)
高并发下,如何设计秒杀系统?这是一个高频面试题。40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴在面试Shopee时遇到了这个问题,未能很好地回答,导致面试失败。为此,尼恩进行了系统化、体系化的梳理,帮助大家提升“技术肌肉”,让面试官刮目相看。秒杀系统设计涉及16个架构要点,涵盖业务架构、流量架构、异步架构、分层架构、缓存架构、库存扣减、MQ异步处理、限流、熔断、降级、存储架构等多个方面。掌握这些要点,可以有效应对高并发场景下的秒杀系统设计挑战。