Coconut:基于连续潜在空间推理,提升大语言模型推理能力的新方法
Coconut提出了一种新的大语言模型推理范式,通过在潜在空间中运算,利用隐藏层生成的连续思维状态取代传统文本推理。该方法采用广度优先搜索探索多条路径,避免单一路径局限,显著提升逻辑任务性能并减少token消耗。 Coconut结合“语言模式”和“潜在模式”动态切换,通过多阶段课程学习优化推理能力,在复杂规划任务中表现卓越,尤其在GSM8k和ProsQA等任务中优于传统模型。实验表明,Coconut能有效捕获中间变量,减少幻觉错误,具备更强的推理规划能力。
静态IP代理的最佳实践如何选择合适的方法
在信息化时代,网络成为生活的重要部分,为保护个人信息安全,使用静态IP代理变得越来越普遍。本文介绍了五种实现静态IP代理的方法:租用服务、自建服务器、云服务、ISP提供及转发代理,帮助用户根据需求选择最合适的方式。
国内首家! 阿里云人工智能平台 PAI 通过 ITU 国际标准测评
阿里云人工智能平台 PAI 顺利通过中国信通院组织的 ITU-T AICP-GA国际标准和《智算工程平台能力要求》国内标准一致性测评,成为国内首家通过该标准的企业。阿里云人工智能平台 PAI 参与完成了智算安全、AI 能力中心、数据工程、模型开发训练、模型推理部署等全部八个能力域,共计220余个用例的测试,并100%通过测试要求,获得了 ITU 国际标准和国内可信云标准评估通过双证书。
物联网 GE-PREDIX
GE-Predix 是一个由通用电气公司开发的工业互联网平台,旨在为工业设备提供连接、分析和管理服务。它支持设备数据的收集与分析,帮助企业优化运营效率,实现智能化转型。
如何在Windows和Mac上免费将蓝光转换为MKV?
蓝光光盘因能提供高质量的视频和音频内容而备受青睐,但其使用上的局限性却不容忽视。相比之下,MKV作为一种广受支持的视频格式,与大多数播放设备和平台都能完美兼容,为用户带来了更大的便利性和灵活性。
什么是公网IP和内网IP
【10月更文挑战第27天】公网IP与内网IP是网络通信中的两个重要概念。公网IP是互联网上的唯一标识,而内网IP仅在局域网内部有效,用于局域网内的设备通信。由于IPv4地址资源有限,通常一个公司或家庭只有一个公网IP,内部设备通过NAT(网络地址转换)技术共享该公网IP访问互联网。这样不仅节省了IP资源,还提高了网络安全性和稳定性。
基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究:LangChain框架下转换机制实践
本文介绍了LangChain的LLM Graph Transformer框架,探讨了文本到图谱转换的双模式实现机制。基于工具的模式利用结构化输出和函数调用,简化了提示工程并支持属性提取;基于提示的模式则为不支持工具调用的模型提供了备选方案。通过精确定义图谱模式(包括节点类型、关系类型及其约束),显著提升了提取结果的一致性和可靠性。LLM Graph Transformer为非结构化数据的结构化表示提供了可靠的技术方案,支持RAG应用和复杂查询处理。
秒级行情推送系统实战:从触发、采集到入库的端到端架构
本文设计了一套秒级实时行情推送系统,涵盖触发、采集、缓冲、入库与推送五层架构,结合动态代理IP、Kafka/Redis缓冲及WebSocket推送,实现金融数据低延迟、高并发处理,适用于股票、数字货币等实时行情场景。
基于springboot的电影购票管理系统
本系统基于Spring Boot框架,结合Vue、Java与MySQL技术,实现电影信息管理、在线选座、购票支付等核心功能,提升观众购票体验与影院管理效率,推动电影产业数字化发展。
UPN512技术架构白皮书
随着AI算力超节点的演进,xPU Scale up 系统遇到新的挑战,基于此,阿里云提出UPN(Ultra Performance Network)架构,旨在构建“大规模、高性能、高可靠、低成本、可扩展” 的 Scale up 网络系统,本文阐述UPN512系统的关键架构设计。
AI推理方法演进:Chain-of-Thought、Tree-of-Thought与Graph-of-Thought技术对比分析
大语言模型推理能力不断提升,从早期的规模扩展转向方法创新。2022年Google提出Chain-of-Thought(CoT),通过展示推理过程显著提升模型表现。随后,Tree-of-Thought(ToT)和Graph-of-Thought(GoT)相继出现,推理结构由线性链条演进为树状分支,最终发展为支持多节点连接的图网络。CoT成本低但易错传,ToT支持多路径探索与回溯,GoT则实现非线性、多维推理,适合复杂任务。三者在计算成本与推理能力上形成递进关系,推动AI推理向更接近人类思维的方向发展。
NVFP4量化技术深度解析:4位精度下实现2.3倍推理加速
本文深入解析NVIDIA推出的NVFP4量化技术,探讨其在Blackwell GPU架构下的性能优势。通过对比主流4位量化方法,分析NVFP4在精度、内存和推理吞吐量方面的表现,结合LLM-Compressor与vLLM框架展示量化与部署实践,验证其在消费级与企业级应用中的高效性与实用性。
2025最新版天猫图片搜索API全解析:从图像识别到商品匹配实战
天猫图片搜索API(拍立淘)基于深度学习与CNN技术,实现以图搜商品,支持图片URL或二进制上传,适用于比价、推荐等场景。2025版新增多模态搜索优化与相似度动态调整。接口支持POST/GET请求,返回商品详情及排序结果,示例代码提供Python请求方式。
NSA稀疏注意力深度解析:DeepSeek如何将Transformer复杂度从O(N²)降至线性,实现9倍训练加速
本文将深入分析NSA的架构设计,通过详细的示例、可视化展示和数学推导,构建对其工作机制的全面理解,从高层策略到底层硬件实现均有涉及。
Java 技术栈企业级应用开发全流程
本指南通过构建企业级电商系统,全面解析现代化Java技术栈实战应用。涵盖Spring Boot 3、微服务架构、云原生部署、服务治理、监控可观测性及AI集成,助开发者掌握全流程开发技能,打造高效可扩展的企业级应用。
机器人路径规划和避障算法matlab仿真,分别对比贪婪搜索,最安全距离,RPM以及RRT四种算法
本程序基于MATLAB 2022A实现机器人路径规划与避障仿真,对比贪婪搜索、最安全距离、RPM和RRT四种算法。通过地图模拟环境,输出各算法的路径规划结果,展示其在避障性能与路径优化方面的差异。代码包含核心路径搜索逻辑,并附有测试运行图示,适用于机器人路径规划研究与教学演示。
垃圾分类管理系统基于 Spring Boot Vue 3 微服务架构实操指南
本文介绍了基于Java技术的垃圾分类管理系统开发方案与实施案例。系统采用前后端分离架构,后端使用Spring Boot框架搭配MySQL数据库,前端可选择Vue.js或Java Swing实现。核心功能模块包括垃圾分类查询、科普教育、回收预约等。文中提供了两个典型应用案例:彭湖花园小区使用的Swing桌面系统和基于Spring Boot+Vue的城市管理系统,分别满足不同场景需求。最新技术方案升级为微服务架构,整合Spring Cloud、Redis、Elasticsearch等技术,并采用Docker容器
Python 文件操作进阶|使用 shutil 实现高效文件复制
在开发和运维中,处理大量文件是常见需求,如备份配置、归档日志或构建部署包。手动复制粘贴已无法满足高效需求!Python 的 `shutil` 模块提供了强大的文件操作功能,支持单文件复制、目录树迁移及自动化任务构建。本文详解 `shutil.copy()` 基础用法与进阶技巧,如批量复制、自动路径检测、时间戳命名备份等,助你实现高效自动化。结合实战案例(如自动备份系统),让你的代码更专业!学习后,欢迎交流心得,一起精进 Python 技能。关注我,获取更多编程技巧与源码分享!
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。
比扩散策略更高效的生成模型:流匹配的理论基础与Pytorch代码实现
扩散模型和流匹配是生成高分辨率数据(如图像和机器人轨迹)的先进技术。扩散模型通过逐步去噪生成数据,其代表应用Stable Diffusion已扩展至机器人学领域形成“扩散策略”。流匹配作为更通用的方法,通过学习时间依赖的速度场将噪声转化为目标分布,适用于图像生成和机器人轨迹生成,且通常以较少资源实现更快生成。 本文深入解析流匹配在图像生成中的应用,核心思想是将图像视为随机变量的实现,并通过速度场将源分布转换为目标分布。文中提供了一维模型训练实例,展示了如何用神经网络学习速度场,以及使用最大均值差异(MMD)改进训练效果。与扩散模型相比,流匹配结构简单,资源需求低,适合多模态分布生成。
Hologres实时数仓在B站游戏的建设与实践
本文介绍了B站游戏业务中实时数据仓库的构建与优化过程。为满足日益增长的数据实时性需求,采用了Hologres作为核心组件优化传统Lambda架构,实现了存储层面的流批一体化及离线-实时数据的无缝衔接。文章详细描述了架构选型、分层设计(ODS、DWD、DIM、ADS)及关键技术挑战的解决方法,如高QPS点查、数据乱序重写等。目前,该实时数仓已广泛应用于运营分析、广告投放等多个场景,并计划进一步完善实时指标体系、扩展明细层应用及研发数据实时解析能力。
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024
在新加坡 ElasticON 2025 的 Elastic 合作伙伴峰会上,阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024!
时间序列特征提取:18 种高效工具库及其应用分析
时间序列特征提取是数据科学的重要环节,可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库,涵盖通用与专业领域(如医疗、金融)的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等,各自针对特定任务(如预测、分类、异常检测)提供独特功能。通过结合不同库的特点,数据科学家能更高效地进行特征工程,提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景,为实际应用提供了全面指导。
解锁 DeepSeek API 接口:构建智能应用的技术密钥
在数字化时代,智能应用蓬勃发展,DeepSeek API 作为关键技术之一,提供了强大的自然语言处理能力。本文详细介绍 DeepSeek API,并通过 Python 请求示例帮助开发者快速上手。DeepSeek API 支持文本生成、问答系统、情感分析和文本分类等功能,具备高度灵活性和可扩展性,适用于多种场景。示例展示了如何使用 Python 调用 API 生成关于“人工智能在医疗领域的应用”的短文。供稿者:Taobaoapi2014。
云上玩转DeepSeek系列之三:PAI-RAG集成联网搜索,构建企业级智能助手
本文将为您带来“基于 PAI-RAG 构建 DeepSeek 联网搜索+企业级知识库助手服务”解决方案,PAI-RAG 提供全面的生态能力,支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等,助力打造多场景的AI助理,全面提升业务效率与用户体验。
MOIRAI-MOE: 基于混合专家系统的大规模时间序列预测模型
MOIRAI 是 Salesforce 开发的早期时间序列基础模型,凭借出色的基准测试性能和开源的大规模预训练数据集 LOTSA 获得广泛关注。最新升级版本 MOIRAI-MOE 引入混合专家模型(Mixture of Experts, MOE),在模型性能上实现显著提升。本文深入分析 MOIRAI-MOE 的技术架构与实现机制,对比其与原版 MOIRAI 的差异,探讨 MOE 在提升预测准确率和处理频率变化问题上的作用,并展示其在分布内和零样本预测中的优异表现。实验结果显示,MOIRAI-MOE 以更少的激活参数量实现了更高的性能提升,成为时间序列预测领域的重要里程碑。
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。
湖仓实时化升级 :Uniflow 构建流批一体实时湖仓
本文整理自阿里云产品经理李昊哲在Flink Forward Asia 2024流批一体专场的分享,涵盖实时湖仓发展趋势、基于Flink搭建流批一体实时湖仓及Materialized Table优化三方面。首先探讨了实时湖仓的发展趋势和背景,特别是阿里云在该领域的领导地位。接着介绍了Uniflow解决方案,通过Flink CDC、Paimon存储等技术实现低成本、高性能的流批一体处理。最后,重点讲解了Materialized Table如何简化用户操作,提升数据查询和补数体验,助力企业高效应对不同业务需求。
产品经理-B 端与C端
B端与C端是IT互联网产品经理的类型划分,分别面向企业和个人消费者。C端产品如微信、淘宝,注重用户体验和快速迭代;B端产品如CRM系统、ERP软件,强调功能复杂性和定制化服务。此外,还有G端产品,主要服务于政府机构,注重数据安全和合规性。产品经理起源于20世纪20年代末的美国宝洁公司,随着互联网的发展,该角色在IT领域变得愈加重要。
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。
如何轻松地 rip 3D Blu-ray:详细步骤指南
随着3D电影和家庭影院的普及,越来越多的人希望将3D Blu-ray电影转换为数字文件,以便在多种设备上播放。本文介绍了使用DVDFab、MakeMKV+HandBrake和Leawo Blu-ray Ripper等软件轻松rip 3D Blu-ray的方法,帮助用户享受高质量的3D观影体验。这些工具不仅提供了便捷性和高质量的输出,还能节省存储空间。
淘宝/天猫按图搜索(拍立淘)API的深度解析与应用实践
在数字化时代,电商行业迅速发展,个性化、便捷性和高效性成为消费者新需求。淘宝/天猫推出的拍立淘API,利用图像识别技术,提供精准的购物搜索体验。本文深入探讨其原理、优势、应用场景及实现方法,助力电商技术和用户体验提升。
【赵渝强老师】Spark Streaming中的DStream
本文介绍了Spark Streaming的核心概念DStream,即离散流。DStream通过时间间隔将连续的数据流转换为一系列不连续的RDD,再通过Transformation进行转换,实现流式数据的处理。文中以MyNetworkWordCount程序为例,展示了DStream生成RDD的过程,并附有视频讲解。
Paimon x StarRocks 助力喜马拉雅直播实时湖仓构建
本文由喜马拉雅直播业务与仓库建设负责人王琛撰写,介绍了喜马拉雅直播业务的数据仓库架构迭代升级。文章重点分享了基于 Flink + Paimon + StarRocks 实现实时湖仓的架构及其成效,通过分钟级别的收入监控、实时榜单生成、流量监测和盈亏预警,大幅提升了运营效率与决策质量,并为未来的业务扩展和 AI 项目打下坚实基础。
新手必看,写歌词的技巧和方法新分享,妙笔生词AI智能写歌词软件
对于新手,写歌词不再难。本文分享了写歌词的实用技巧,如积累生活素材、明确主题、合理安排主副歌、简洁有力的语言表达等。推荐使用“妙笔生词智能写歌词软件”,其AI功能可助你灵感不断,轻松创作。
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
本文详解基于Python的电影TOP250数据可视化大屏开发全流程,涵盖爬虫、数据存储、分析及可视化。使用requests+BeautifulSoup爬取数据,pandas存入MySQL,pyecharts实现柱状图、饼图、词云图、散点图等多种图表,并通过Page组件拖拽布局组合成大屏,支持多种主题切换,附完整源码与视频讲解。
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。
基于Android的电子记账本系统
本项目研究开发一款基于Java与Android平台的开源电子记账系统,采用SQLite数据库和Gradle工具,实现高效、安全、便捷的个人财务管理,顺应数字化转型趋势。
基于springboot的小区车位租售管理系统
针对城市化进程中小区停车难问题,本文设计基于SpringBoot的车位租售管理系统,结合Vue前端与MySQL数据库,实现车位信息数字化、租售流程自动化。系统支持在线查询、申请、支付及数据统计,提升管理效率与用户体验,促进资源优化配置。
基于springboot的大学生心理咨询管理系统
本研究针对大学生心理健康问题,构建基于Spring Boot、Vue等技术的心理咨询管理系统,实现心理数据电子化、智能化管理。系统支持在线预约、匿名咨询、心理测评与数据分析,兼具隐私保护与危机预警功能,提升服务可及性与干预精准度,助力高校心理健康工作科学化发展。
1688商品详情API技术深度解析:从接口架构到数据融合实战
1688商品详情API(item_get接口)可通过商品ID获取标题、价格、库存、SKU等核心数据,适用于价格监控、供应链管理等场景。支持JSON格式返回,需企业认证。Python示例展示如何调用接口获取商品信息。
大语言模型的核心算法——简要解析
大语言模型的核心算法基于Transformer架构,以自注意力机制为核心,通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力,位置编码(如RoPE)解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率,GQA平衡性能与资源消耗。训练上,DPO替代RLHF提升效率,MoE架构实现参数扩展,Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。
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。