大模型在研发效能领域代码生成方面发挥了越来越大的作用 而大模型的预训练依赖大量的精标代码，这些精标数据必须是比较好的工程实践代码 这些比较好的工程实践代码，需要大量的技术沉淀，包括工程架构，代码架构等多纬度，涉及性能、可用性、扩展性、安全等方向 百度网盘有不少比较好的工程实践，本文主要是介绍百度网盘工程架构中的防雪崩架构 抛砖引玉，与大家一起探讨什么才是优秀的工程实践，为大模型的落地提供坚实的数据基础
Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能，并结合我们的实践进行评测分析，文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。
现实世界的数据普遍存在长尾分布特性，绝大多数样本集中于少量头部类别，而大量尾部类别仅拥有极少量样本数据。尽管传统分类方法在平衡数据集上表现优异，但在面对长尾数据时往往过度偏向多数类而忽视少数类识别。针对这一挑战，学界提出的解耦训练范式(Decoupled Training)[1]通过特征学习和分类器再训练两阶段分离的方式取得了显著进展。现有研究多侧重同时改进特征提取与分类器优化，使得难以准确评估分类器优化的独立贡献。最新研究文献[2]表明，简单的正则就可以得到一个鲁棒的特征表示，基于该泛化的特征表示单凭分类器再训练即可超越前面所有复杂方法。因而，我们需要对分类器再训练阶段的方法统一基准，进行分析比较从而挖掘真正有效提升模型性能的因素。
在今年的春节期间，DeepSeek火出了圈。凭借DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的创新技术和卓越表现，DeepSeek迅速成为了行业内外的焦点。不管是技术专家还是普通用户，都对DeepSeek赞不绝口。我们特别准备了这篇技术科普文章，期望无论你是不是技术同学，都能够读懂DeepSeek。
如何应对产品形态与产品节奏相对确定情况下转变为『在业务需求与产品形态高度不确定性的情况下，如何实现业务交付时间与交付质量的确定性』。我们希望通过混合架构（Native 业务容器 + Weex 2.0）作为未来交易终端架构的重要演进方向，在 Native 容器侧充分发挥原生语言的性能优势、常驻 App 的调控与管控能力、手势识别与交互优势来解决体验问题。本专题《淘宝交易终端架构探索》是我们摸索出的部分实践总结，欢迎大家一起交流进步。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
今天来分享一篇鹅厂程序员同学tommielei，写的从多视角剖析DeepSeek不同版本技术亮点以及发展历程的干货内容。 通过图文并茂的方式，更有效地展示DeepSeek的多个版本及其间的显著变化，并且充分涵盖核心模块的原理篇、架构图以及性能指标等内容。同时，生动地展示核心模块的内在逻辑与性能优势。探索DeepSeek V1~R1 卓越之处，为技术爱好者、专业人士和从业者提供使用指引，同时启发更多关于人工智能创新发展的思考与探索。
近期，阿里云百炼平台重磅推出 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 等 6 款模型，为用户提供了新的选择。《100万免费 Token！DeepSeek-R1满血版即刻拥有》 与此同时，通义灵码也紧跟步伐，全新上线模型选择功能，支持基于百炼的 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型，为 AI 编程领域注入新活力。 今年1月，通义灵码 AI 程序员全面上线，同时支持 VS Code、JetBrains IDEs，是国内首个真正落地的 AI 程序员。通过前后端开发全覆盖，全程对话协作实现从 0 到 1 完成复杂编码任务，并引入多文件代码修改能力。开发者通过 AI 程序员自动完成多文件级编码任务，如需求实现、问题修复、批量生成单元测试等。 除了 AI 程序员的重磅上线外，近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件
