大模型不知不觉已经火了快一年了，拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而，最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果，我是说如果，能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话，是不是会让这一切更方便快捷？！ 按照传统方案，我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤，甚至还需要自行开发很多代码，这样的准入门槛实在，太！高！啦！ 而今天，我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台，无需任何代码开发，简单快捷，自动连接企业内部应用与外部应用或数据，搭建企业的自动化服务流程，帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
利用阿里云计算巢Appflow，通过控制台配置即可顺利将您自己开发或微调的大模型接入钉钉或其他通信软件群聊，帮您解决以下各类场景的模型调用需求： 1. 在钉钉群接入自己微调的领域大模型做问答或智能答疑； 2. 微调后的大模型在钉钉群或其他群聊中共同测试效果 3. …
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0，学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams，了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB，通过流存储和流计算的深度结合，看它如何进一步降低流处理使用门槛。
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。
本文介绍了Higress，一个支持基于WebAssembly (WASM) 的边缘计算网关，它允许用户使用Go、C++或Rust编写插件来扩展其功能。文章特别讨论了如何利用Redis插件实现限流、缓存和会话管理等高级功能。
RocketMQ 5.0 是为应对物联网（IoT）场景而发布的云原生消息中间件，旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。
锁是解决这些问题的传统方法，而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术，它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略，是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。
prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。