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。
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍，如何在数据库中（无论是单机还是分布式）高效的进行翻页操作。
当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。
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。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
最近一年，小玉所在的业务部门发起了轰轰烈烈的微服务化运动，大量业务中台应用被拆分成更细粒度的微服务应用。为了迎接即将到来的双十一大促重保活动，小玉的主管让她在一周内梳理出订单中心的全局关键上下游依赖，提前拉...
