这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。
本文中,阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境,讲解模块相比传统头文件有哪些优势,并通过若干个例子,学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档,我们期望为读者提供一个全面的理解,帮助大家掌握大模型的工作原理,增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
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。
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
聚焦于企业部署 DeepSeek 的应用需求,本文介绍了模型权重下载及多种部署方案,还阐述了大模型应用落地的常见需求,帮助用户逐步提升模型应用效果。
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分:第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点,如协议鸿沟、资源冲突和观测失明;第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案,包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性;第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程,确保十年代码无需重写,轻松实现智能化跃迁。