在 2.0 阶段,我们目标是实现面向任务的协同编码模式,人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中,人的实际工作量开始减轻,AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力,结合大模型的阅读理解和信息整合能力,对该垂直行业的问题提供更贴切的回答,即费、快速定制专属聊天机器人。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑,并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中,梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题,并实践在项目迭代中。
为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构,面向口腔诊所提供正畸算法,但早期的算法部署遇到较多问题,因此在对比了阿里云的多个云产品之后,最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载放到函数计算,领健技术团队达到了很好的降本效果,相比早前的按月持有 GPU 资源,函数计算的费用降低了 90% 左右,并大大提升了使用体验,实现了前所未有的敏捷性和效率。
@workspace 功能发布后,我们收到了非常多新老朋友的积极反馈,其中有一个特别的朋友给我留下了深刻的印象,来分享一下他的故事。