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。
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。
 
              通义灵码现已全面支持Qwen3,新增智能体模式,具备自主决策、环境感知、工具使用等能力,可端到端完成编码任务。支持问答、文件编辑、智能体多模式自由切换,结合MCP工具与记忆功能,提升开发效率。AI IDE重构编程流程,让开发更智能高效。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
 
              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。
研发规范的目标,是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位,无法解决研发规范的落地问题,需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品:云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案,快来使用体验吧!
SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台:“我们希望让用户做的更少而收获更多,通过 Serverless 化,深度用云就像用水电煤一样简单”。