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跟着iLogtail学习容器运行时与K8s下日志采集方案
iLogtail 作为开源可观测数据采集器，对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持，本文跟随 iLogtail 的脚步，了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
基于事件驱动构建 AI 原生应用
AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
解锁 DeepSeek 安全接入、稳定运行新路径
聚焦于企业部署 DeepSeek 的应用需求，本文介绍了模型权重下载及多种部署方案，还阐述了大模型应用落地的常见需求，帮助用户逐步提升模型应用效果。
大模型无缝切换，QwQ-32B和DeepSeek-R1 全都要
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型，拥有320亿参数，性能媲美DeepSeek-R1（6710亿参数）。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行，并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换，涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外，还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能，帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题，提升大模型应用的稳定性和效率。
FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
【AAAI 2024】MuLTI：高效视频与语言理解
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。
日志服务 HarmonyOS NEXT 日志采集最佳实践
鸿蒙操作系统（HarmonyOS）上的日志服务（SLS）SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力，旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
阿里巴巴服务框架三位一体的选择与实践
服务框架就像铁路的铁轨一样，是互通的基础，只有解决了服务框架的互通，才有可能完成更高层的业务互通，所以用相同的标准统一，合二为一并共建新一代的服务框架是必然趋势。Dubbo3 是Dubbo2 与 HSF 融合而来，是阿里经济体面向内部业务、商业化、开源的唯一标准服务框架。
