官方博客-第30页-阿里云开发者社区

  • 2024-12-25
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    通义视觉推理大模型QVQ-72B-preview重磅上线

    Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。

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  • 2025-01-23
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    海外泼天流量|浅谈全球化技术架构

    本文对海外泼天流量现状做了快速整理,旨在抛砖引玉,促进国内企业在出海过程中,交流如何构建全球化技术架构的落地经验,相信会有越来越多资深人士分享更深层次的实践。

  • 2025-02-07
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    从铜线到云端:网络技术的跨越与未来趋势

    本文围绕物理网络和云网络基础知识科普进行展开,最后浅谈在AI大模型浪潮下云网络的演进方向。

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  • 2025-05-28
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    不懂 PromQL,AI 智能体帮你玩转大规模指标数据分析

    PromQL AI 智能体上线。本文将从自然语言生成 PromQL 实践视角,探讨如何构建知识库、与大模型进行交互、最终生成符合需求的 PromQL 语句。本文还介绍了在 MCP 和云监控控制台下使用 AI 智能体的用例。

  • 2019-12-24
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    资源编排ROS之自定制资源(基础篇)

    本文介绍资源编排ROS的基础知识配置。

  • 2024-05-15
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    浅析JAVA日志中的几则性能实践与原理解释

    本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践,计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则,即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分,还有大量的细节隐藏在冰山之下。

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    【AAAI 2024】MuLTI:高效视频与语言理解

    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。

  • 2024-05-15
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    最佳实践|一文讲解端线程死循环的治理

    本文旨在介绍钉钉 Android 团队死循环检测工具建设的思路和典型案例的修复历程。希望通过此次分享,对同样面临类似死循环问题的团队能够有所启发。

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