ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务(ARMS)下的用户体验监控(RUM)产品,覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据,还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求,提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力,帮助快速跟踪定位问题原因,提升产品用户使用体验。
为增强对 Python 应用,特别是 Python LLM 应用的可观测性,阿里云推出了 Python 探针,旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子,方便测试。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector,iLogtail启动架构通用化升级,旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而,通用化的过程总会伴随性能劣化,本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路,并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。