本文详细阐述了prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的prompt设计。
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。
抖音集团安全研究团队和南方科技大学可信系统安全实验室合作的研究论文揭示了大语言模型安全领域服务框架的侧信道漏洞,利用多租户场景下的KV缓存共享机制精确恢复了用户提示词。本工作成果《I Know What You Asked: Prompt Leakage via KV-Cache Sharing in Multi-Tenant LLM Serving》已被安全领域顶级会议NDSS 2025接收。
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B站用户数量的迅速增长和业务的不断扩展,数据中心的规模和复杂性也在不断增加。为了满足新服务器上架交付、系统安装和服务器初始化配置等新交付装机需求,早期采用了传统的PXE装机方案。然而随着IDC和边缘服务器的规模持续增长,以及业务场景的多样化,传统的装机方案逐渐暴露出灵活性不足和效率低下的问题。 在这种背景下,我们开始探讨如何构建一个能够满足多样化需求的装机系统,以应对大量新交付装机、重装机、机房搬迁、CDN服务器装机等各类复杂场景。本文将详细介绍B站装机系统的演进过程,以新交付装机和复杂网络装机两个装机场景为例,重点探讨我们在装机实践中面临的挑战和提出的解决方案。