在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
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。
Apache Dubbo 最新升级支持云原生，提供一键部署微服务集群与全新可视化控制台，提升全生命周期管理体验，助力企业高效构建云原生应用。
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，但在业务使用过程中，大多含有性能瓶颈的SQL，主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化，尝试给出相对系统性的解决方案。
本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.
本文介绍PolarDB-X数据库实现了基于标签的访问控制功能，可以在行、列级别对数据访问进行控制，精细化的限制用户对数据的访问和操作，保证了读写数据的安全。下文根据实际应用场景，介绍PolarDB-X的LBAC功能设计以及使用方法。
AI技术迎来了“百花齐放”的春天，这既是我们的挑战也是机会。而AI+千行百业创造了无限可能，也为独立开发者提供了大量的资源、支持以及学习经验的机会。本文分享一篇摘录自Hexmos 期刊的AI 时代的 GPU 生存工具包。