如何基于向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot。
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。
本文根据MITRE ATT&CK的Cloud Matrix攻防知识图谱的·解读，介绍如何在阿里云国际站上通过多产品的组合实践，加强您的云安全防护能力，更好地达到安全运营的效果。
“从一次常见的发布说起，在云上某个系统应用发布时，重启阶段会导致较大数量的 OpenAPI、上游业务的请求响应时间明显增加甚至超时失败。随着业务的发展，用户数和调用数越来越多，该系统又一直保持一周发布二次的高效迭代频率，发布期间对业务的影响越来越无法接受，微服务下线的治理也就越来越紧迫。”
本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存（WorkingSet）概念，它用于表示容器内存的实时使用量，尤其是活跃内存。
金融行业和运营商系统，业务除了在线联机查询外，同时有离线跑批处理，跑批场景比较注重吞吐量，同时基于数据库场景有一定的使用惯性，比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。
