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结合多模态RAG和异步调用实现大模型内容
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括：通过多模态RAG技术实现图片查重，结合异步调用方法优化货损识别功能。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 17: 向量数据库, 通义大模型AI的外脑
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
MaxCompute 重装上阵，Global Zorder
MaxCompute支持Global Zorder，使得整个表或者分区的数据在全局上能按照指定字段进行ZORDER排序，以便数据能有更好的聚集性。
基于AnalyticDB PostgreSQL的实时物化视图研发实践
AnalyticDB PostgreSQL企业数据智能平台是构建数据智能的全流程平台，提供可视化实时任务开发 + 实时数据洞察，让您轻松平移离线任务，使用SQL和简单配置即可完成整个实时数仓的搭建。
FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
LISA微调技术解析：比LoRA更低的显存更快的速度
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。
内附原文｜SIGMOD’24：百万核的智能调度，云数仓如何结合AI处理用户混合负载
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比