算力上的提前布局,让小鹏汽车在国内率先实现端到端智能驾驶大模型量产上车。小鹏汽车认为,端到端只是开始,不是终局,真正的竞赛正在云端展开,云端大模型才是制胜关键。拥有强大算力的阿里云,支撑小鹏汽车端到端大模型的快速迭代。
我们是阿里巴巴智能引擎事业部。智能引擎源自阿里搜索、推荐、广告技术,是深耕多年的AI工程团队,在AIGC时代致力于为内部业务提供先进、完整的大模型工程体系,持续关注训推性能、成本、研发范式等关键问题。本文将基于我们的思考,探讨大模型提升思维能力的路径。
随着人工智能生成内容(AIGC)技术的快速发展与广泛应用,生鲜电商行业正迎来新的机遇。本文旨在简述2024年AIGC在生鲜领域的实际应用。特别是聚焦于生鲜领域业务,通过文本、图片以及动图等多种表示形式,探索生鲜商品更优质且契合场景需求的表达范式,并简单介绍相应的技术实现方案。
自"三驾马车"伊始, 大数据处理技术已经发展了二十年。在前十年中, Hive+Spark 这套离线处理技术就已经基本完善; 近十年来, Flink的快速发展又有效地解决了实时处理的问题。然而, 低成本的近实时处理依然面临挑战。近来, 随着业界对近实时处理及流批一体架构的需求愈发强烈, 增量计算开始重新被关注。Flink在1.20中推出了 Materialized Table(MT) 来统一流批两种模式的处理, 配合Paimon已有的Changelog存储能力, 开源低成本增量计算的曙光已至。 本文首先介绍增量计算相关的概念, 随后结合 Flink 和 Paimon 两个引擎通过具体案例来介绍当前开源引擎增量计算的能力。从中我们可以得出当前的增量计算还有哪些不足, 亦可窥视其未来发展方向。
从 2008 年开始,作者陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设,如今,审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题,依然有不少借鉴意义。本文按照时间顺序,把每个 DevOps 系统的特点,诞生的背景,以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍,同时,也会以今天的视角再次审视这些问题,同样的问题经过十几年的发展,解决方案上会有哪些不同。
在前端开发大模型应用的时候,处理和分割文本是常见需求,毕竟现在的大模型输入输出都有限-嵌入等也是有token限制的,合理的文本分割能显著提高模型的表现。Langchain提供了多种文本分割方式,本文将对比五种文本分割器