SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建（开放接入部分已在iLogtail开源），基于SLS 性能持续分析，将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验，助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
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。
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证，用更小规模的模型达到更好的效果。
MSE（微服务引擎）在微服务全链路灰度场景下提供了一套成熟的功能，支持内容规则和百分比规则的灰度路由策略。
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写，由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术，可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右，而使用的技术方法却是非常简单。