官方博客-第10页-阿里云开发者社区

  • 2024-09-24
    495

    通过实验深入了解 TCP 数据的发送和接收

    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》。

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  • 2024-11-14
    951

    万字干货|复杂表格多Agent方案:从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结

    笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。

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  • 2024-11-15
    1105

    AI经营|多Agent择优生成商品标题

    商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素,使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一,本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材,提升商品竞争力。

    1,105
  • 2024-05-15
    3650

    大模型推理优化实践:KV cache复用与投机采样

    在本文中,我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略:多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现,并分享一些实现时的关键技巧。

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  • 2024-11-01
    1740

    探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法

    文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。

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  • 2025-04-24
    1056

    为什么一定要做Agent智能体?

    作者通过深入分析、理解、归纳,最后解答了“为什么一定要做Agent”这个问题。

  • 2024-05-15
    102367

    大语言模型推理提速,TensorRT-LLM 高性能推理实践

    大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。

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  • 2024-05-15
    2500

    Multi-Agent实践第5期:RAG智能体的应用:让AgentScope介绍一下自己吧

    本期文章,我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体,创造AgentScope助手群,为大家解答和AgentScope相关的问题。

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