Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型，有如下几个特点
本文讨论了微服务上云过程中的稳定性挑战，特别是变更引起的生产故障。阿里云MSE（微服务引擎）提供了一种全链路无损发布方案，旨在消除变更风险，实现白天流量高峰时的安全发布。
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。
为了更好的进行 Go 应用微服务治理，提高研发效率和系统稳定性，本文将介绍 MSE 微服务治理方案，无需修改业务代码，实现治理能力。
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
本文关于如何将非结构化数据（如PDF和Word文档）转换为结构化数据，以便于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统使用。
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码，详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性，接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法，包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法，特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外，文章讨论了统计信息的更新时机，包括手动更新和自动更新。最后，文章简要介绍了直方图和其它统计信息，如表在内存中的占比估计，并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。