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剖析大模型连“Strawberry”的“r”都数不对的原因
本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理，并解释了为什么会导致这些问题，接着我们利用CoT（思维链）方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因，最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。
智保未来：国泰产险的 AI 网关革新之旅
通过阿里云云原生 API 网关在国泰落地，目前国泰所有访问大模型的流量均通过阿里云云原生 API 网关进行代理，在日均消耗近亿 Token 的同时，做到了对每个请求都进行敏感信息过滤，不论是输入大模型的内容还是由大模型产生的内容都进行了全面审计，大大降低使用大模型的数据安全风险。通过网关的 AI 插件，国泰产险做到了每个 Token 都知道是谁在用，用在哪个场景，给后续分析和成本管控提供了坚实的数据支撑。
AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
函数计算助您 7 分钟极速部署开源对话大模型
本方案利用函数计算的无服务器架构，您可以在函数计算控制台选择魔搭（ModelScope）开源大模型应用模板；同时，我们将利用文件存储 NAS ，为应用服务所需的大模型和相关文件提供一个安全的存储环境；最终通过访问提供的域名进行模型的调用与验证。仅需三步，即可玩转目前热门 AI 大模型。
一篇关于DeepSeek模型先进性的阅读理解
本文以DeepSeek模型为核心，探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习（RL）实现Time Scaling Law的新范式，突破了传统大模型依赖算力和数据的限制，展现了集成式创新的优势。文章还提到开源的重要性以及数据作为制胜法宝的关键地位，同时警示了业务发展中安全滞后的问题。
