SAE 事件中心通过智能诊断显示通知与用户连接起来,SAE WEB 百毫秒弹性实例给事件中心带来了新的实时性、海量数据和高吞吐的挑战,本篇将带您了解 SAE 整体事件中心的架构和挑战。
通义灵码能够结合企业知识库的私域数据,生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势,构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。
本文介绍了Serverless的发展历程及SAE(Serverless Application Engine)产品。首先,回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程,并解释了Serverless的核心特点:无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着,详细介绍了SAE的功能与优势,包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量,辅以请求数和流量计费,用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后,通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例,展示了SAE在不同行业的应用效果。
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。
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容,旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手,并通过不同的渠道(如网站、钉钉、微信公众号等)发布这些应用。
通过阿里云的 Serverless 产品和技术,盟主直播实现了核心直播平台的云原生架构升级,不仅解决了盟主直播现有业务面临的挑战,还面向未来为盟主直播的平台扩展性提供了技术基础,有效提升了行业竞争力。
本文从思考日志的本质开始,一览业界对日志使用的最佳实践,然后尝试给出分布式存储场景下对日志模块的需求抽象,最后是技术探索路上个人的一点点感悟。
本文介绍了为何需要WolframAlpha及其在解决大语言模型“幻觉”问题上的优势。大型语言模型如GPT-4虽在自然语言处理方面表现出色,但在科学与数学问题上常出错。WolframAlpha凭借其强大的计算能力和广泛的知识库,能准确处理复杂问题。Higress MCP市场已上线WolframAlpha LLM API,支持多种调用方式,并提供每月10次免费试用。配置流程包括获取API工具、安装Lobechat及配置Higress MCP插件。测试案例显示,WolframAlpha在数学推理、日常计算和图像绘制等方面表现优异,未来结合更多服务将推动AI技术发展。
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务,并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力,构建稳定、高可用的大模型服务平台。