基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
从整体技术架构上学习 RocketMQ 5.0 的云原生架构、一体化架构，最后再分别从业务场景切入，详细介绍 RocketMQ 5.0 在不同的业务场景提供的能力和关键技术原理，包括业务消息、流处理、物联网以及面向云时代的事件驱动场景。
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。
这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战，包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设，以及系统的总结和展望。
本文介绍了Higress，一个支持基于WebAssembly (WASM) 的边缘计算网关，它允许用户使用Go、C++或Rust编写插件来扩展其功能。文章特别讨论了如何利用Redis插件实现限流、缓存和会话管理等高级功能。
本文介绍 Higress 将 Wasm 插件的运行时从 V8 切换到 WebAssembly Micro Runtime (WAMR) 的最新进展。
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。
本文阐述了阿里云表格存储（Tablestore）如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求，尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
在本文中，作者介绍了 Lingma SWE-GPT，一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。