本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程,其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法,是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括:通过多模态RAG技术实现图片查重,结合异步调用方法优化货损识别功能。
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡,更将性能调优和场景适配做到了极致,解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块,SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力,为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后,发现显存占用一直上升,从未下降的现象,记录了排查过程。
本文主要介绍Ganos实时热力聚合查询并动态输出热力瓦片能力,依托阿里云PolarDB PostgreSQL产品、ADB PostgreSQL和RDS PostgreSQL 三款数据库建设输出。
本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性,一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发,学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看,这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求,如同城容灾、异地多活等。
本文技术理念的层面了解一下事件驱动的概念。RocketMQ 5.0 在面向云时代的事件驱动架构新推出的子产品 EventBridge,最后再结合几个具体的案例帮助大家了解云时代的事件驱动方案。
在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。
本文介绍了如何通过阿里云 MSE 微服务引擎和云效应用交付平台 AppStack 实现灰度发布。