Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型，支持英中两种语言，训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案，用户只需在ROS控制台配置模板参数，如区域和实例类型，即可完成部署。部署后，从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用，提高了部署效率和稳定性。
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SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建（开放接入部分已在iLogtail开源），基于SLS 性能持续分析，将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验，助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。
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。
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
