在犹他州盐湖城举办的北美Kubecon大会上，云原生计算基金会（CNCF®）于2024年11月14日发布了2024年最新的CNCF技术景观雷达报告。该报告深入评估了生态系统中多集群应用管理以及批处理、AI和ML计算技术的生产就绪状态。 CNCF技术景观雷达通过调查300多名使用云原生技术的专业开发者以及CNCF最终用户社区的成员，收集了他们在多集群应用管理以及批处理、AI和ML技术方面的实际使用经验。这些反馈代表了云原生最终用户最关心的实际问题。 报告根据各项技术的生产使用准备情况进行评估，并将它们分为四个类别：采用、试验、评估和保留。其中，“采用”类别包括成熟度最高、用户广泛认可的技术。特别值得注意的是，批处理、AI和大数据领域的相关项目，Apache Airflow、CNCF的CubeFS、Kubeflow和Fluid，这四个技术因其在基于Kubernetes的云原生AI体系中的应用而备受关注，成为业界技术选择的风向标。
EchoMimicV2 是蚂蚁集团支付宝终端算法数据技术团队的一项数字人技术开源项目。 仅需输入一张参考图像、一段音频及一段手势序列，即可生成高质量人物动画视频，同时确保半身数字人与音频内容之间的协调。
本文介绍了一种全新的基于扩散模型的面部局部替换方法，能够从多个参考图像中提取面部特征并进行无缝融合，生成高保真度的人脸图像。该方法解决了现有面部替换技术中存在的挑战，比如如何高效且有效地将多个参考图像的特征融合在一起，如何保持特征之间的协调性，并在保持高保真度的前提下实现高效融合等问题。该方法在面部局部替换技术领域具有广泛的应用前景。
本文作者将介绍女娲对社区 ZooKeeper 在分布式读写锁实践细节上的思考，希望帮助大家理解分布式读写锁背后的原理。
在深度学习领域，目标检测算法用于识别和定位图像中的特定对象，是计算机视觉中至关重要的任务。然而，传统的目标检测算法只能在有限类目的数据集上进行推理，这是因为训练集中的类别是有限的，推理时也只能识别这些有限的类目，限制了其应用范围。因此，我们需要使用开放集（Open-Set）检测技术，开放集检测可以在推理过程中识别训练时未被见过的类目。为了丰富交互方式，我们还将采用视觉定位（Visual Grounding）检测，将图像和自然语言描述一起作为输入。 YOLO-World (CVPR 2024)、Grounding DINO (ECCV 2024)是SOTA的开放集目标检测算法，YOLO11 (Ultralytics 2024)则是今年9月最新开源的闭集YOLO检测算法。在这篇文章中，我们将对这三种SOTA算法的原理进行解析，并进行相关实践。
今年双11，淘天集团算法技术团队（以下简称“淘天算法团队”）重点部署了大型语言模型、检索增强生成、多模态大模型以及AIGC等最新AI算法技术，全方位赋能电商业务。淘天算法团队将这些技术运用到平台搜索、商品推荐、场景营销、商家经营等关键环节中，不仅提升了淘宝天猫平台的运营效率，还为“AI淘宝”注入了更多科技动能。
在当今快节奏的互联网环境中，交易系统的复杂性和高要求给研发团队带来了前所未有的挑战。从问题排查的低效到测试数据构造的繁琐，再到团队经验的流失，每一个环节都可能成为研发效率的瓶颈。本文将探讨如何利用AI技术，特别是AI Agent，来破解这些难题，提升研发效率。通过具体的案例和实践，我们将看到AI Agent如何在问题排查、测试数据生成和知识传承等方面发挥重要作用，成为工程师们高效工作的“神队友”。
CLR集成为SQL Server提供了强大的扩展能力，突破了T-SQL的限制，极大地拓展了SQL 的应用场景，如：复杂字符串处理、高性能计算、图像处理、机器学习集成、自定义加密解密等，使开发人员能够利用 .NET Framework的丰富功能来处理复杂的数据库任务。
