本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
超算快速弹性伸缩场景下,如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践,解决超算场景面临的挑战,交付一套可靠和全面的主机监控体系。
复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验,本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。
本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。
“从一次常见的发布说起,在云上某个系统应用发布时,重启阶段会导致较大数量的 OpenAPI、上游业务的请求响应时间明显增加甚至超时失败。随着业务的发展,用户数和调用数越来越多,该系统又一直保持一周发布二次的高效迭代频率,发布期间对业务的影响越来越无法接受,微服务下线的治理也就越来越紧迫。”
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍,让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息,实现 LLM 的个性化回复,提升问答的准确度。
本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践,实现更快更准的画像分析。