本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
文章介绍了GPT-Sovits，一个开源的生成式语音模型，因其在声音克隆上的高质量和简易性而受到关注。阿里云函数计算（Function Compute）提供了一个快速托管GPT-Sovits的方法，让用户无需管理服务器即可体验和部署该模型。通过函数计算，用户可以便捷地搭建基于GPT-Sovits的文本到语音服务，并享受到按需付费和弹性扩展的云服务优势。此外，文章还列举了GPT-Sovits在教育、游戏、新能源等多个领域的应用场景，并提供了详细的步骤指导，帮助用户在阿里云上部署和体验GPT-Sovits模型。
从海量的日志数据中，按照各种灵活的条件进行即时查询搜索，是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式，支持 Unix 风格级联管道式语法，以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化，使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据，并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。
海尔与阿里云的合作不仅推动了自身的技术革新和服务升级，更为整个智能家居行业树立了典范。在未来的发展道路上，双方将继续携手共进，共同迎接 AI 时代的到来，为全球用户创造更加美好的智慧生活。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则，进而引入如何去编写一个好的单元测试，通义灵码是如何快速生成单元测试的。