本文旨在对 Istio Ambient Mesh 的流量路径进行详细解读，力求尽可能清晰地呈现细节，以帮助读者完全理解 Istio Ambient Mesh 中最为关键的部分。
本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期，从客户真实实践场景出发，分享一些Timeline小技巧（AI_TTS、主轨道、素材对齐），助力客户降低开发时间与成本。
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。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
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。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知，将会对业务产生影响，从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术，却无法及时感知，跟不上竞争对手的节奏，总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候，海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果，决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力，结合大模型的阅读理解和信息整合能力，对该垂直行业的问题提供更贴切的回答，即费、快速定制专属聊天机器人。
