接下来,人与智能体的交互将变得更为紧密,比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的,从依赖人类到依赖超大规模算力的转变,可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力,这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量,是否可以缩短研发周期并提高效率,还有创造出更优质的软件并持续发展,这无疑是肯定的。
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分:第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点,如协议鸿沟、资源冲突和观测失明;第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案,包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性;第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程,确保十年代码无需重写,轻松实现智能化跃迁。
大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用,用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体,目前已经在生产级别落地。
SDCon 全球软件技术大会上,阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践,随着 AIGC 技术的发展,软件研发领域将迎来智能化的新高度,助力 DevOps 流程优化,提升研发效率和研发幸福感。
Higress 基于企业内外的丰富场景沉淀了众多面向 AI 的功能,推出了 AI 原生的 API 网关形态并且全部开源。