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白话文讲解大模型｜ Attention is all you need
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档，我们期望为读者提供一个全面的理解，帮助大家掌握大模型的工作原理，增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
OpenAI 宕机思考丨Kubernetes 复杂度带来的服务发现系统的风险和应对措施
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利，但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单，在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性，对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
巧用通义灵码，提升前端研发效率
本次分享，主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分：首先，我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识；其次，我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例；然后，我将通过实例说明，良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分，我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后，我将总结本次分享并展望未来方向。
1分钟集成DeepSeek满血版！搭建智能运维助手
阿里云 AI 搜索开放平台面向企业及开发者提供丰富的组件化AI搜索服务，本文将重点介绍基于AI搜索开放平台内置的 DeepSeek-R1 系列大模型，如何搭建 Elasticsearch AI Assistant。
SLS 重磅升级：超大规模数据实现完全精确分析
SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式，通过“限”与“换”的策略切换，在快速分析与精确计算之间实现平衡，满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。
突破极限: 高负载场景下的单机300M多行正则日志采集不是梦
在当今数字化时代，日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而，随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升，日志数据的体量呈现爆发式增长，给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
