基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写，由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术，可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右，而使用的技术方法却是非常简单。
DNS 解析日志是一种记录 DNS 请求和响应的基础信息，监控 DNS 服务可以帮助用户识别网络活动并保持系统安全。日志审计服务支持采集 DNS 内网解析日志、公网权威解析日志、GTM 日志。理解 DNS 日志的字段含义，洞察 DNS 日志背后所代表的网络信息，既可以帮助发现和诊断 DNS 解析相关的问题，还可以检测和识别潜在的安全威胁。
通过使用阿里云百炼平台，您可以快速构建一个多代理（Multi-Agent）架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求，收集详细信息后，利用阿里云百炼的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。
本系列文章是组内写给新人和实习生的 TCP入门系列教程，结合了理论和实践，本篇为第二篇，建议先读上篇《通过实验深入了解TCP 连接的建立和关闭》。