在智能对话系统蓬勃发展的今天,随着大模型技术的广泛应用,对话式交互正迎来前所未有的机遇与挑战。然而,这些大模型往往伴随着较高的响应时间(RT),传统响应机制的局限性愈发明显,难以满足用户对即时反馈的心理期待。长时间的无响应状态不仅削弱了人机交互的流畅性和自然度,更成为影响用户体验的核心痛点,亟需创新性的解决方案。历经多年的潜心探索与实践,ChatUI 作为淘小蜜的 UI 组件库,经过多年的沉淀和打磨,并汲取了业界前沿的经验,终于迎来了焕然一新的版本发布。此次改版不仅是对组件库的一次全方位视觉升级,更是功能与体验的双重跃升。我们也推出了一系列「输入中」组件,为开发者提供了多样化的等待状态解决方案。真正实现让科技更有温度,对话美而简单~
大模型作为新兴领域,不断地冒出来新的专有术语和新的概念,让大家觉得很神秘,捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型,本次分享最主要就是大模型的基本范式,通过范式将这些神秘感去除。 大模型虽然很厉害,很神秘,但作为使用人员,门槛是非常非常非常低的。
本文围绕淘宝特价版的主动预警建设展开,详细阐述了在业务质量保障中主动预警的重要性及其具体实施策略。文章首先分析了预警范围,包括活动/资源位配置过期、权益类问题、开发常用配置平台、实验人群过期以及舆情类问题等五大类。接着,文章介绍了预警流程的设计,借鉴集团技术风险平台的风险预警机制,并结合自身业务实践,搭建了预警数据采集能力与规则制定体系。核心部分探讨了针对不同场景(如平台类配置、权益类、配置类、实验及舆情)的具体解决方案,解决了多数据源对接、动态识别新增预警等难点。最后,文章展望了后续计划,强调主动预警能力建设的持续优化与场景拓展,以进一步提升业务稳定性与用户体验。
作为面向AI计算的开源框架,Ray 已在深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等领域构建了丰富而成熟的技术生态。基于Ray构建的上层AI框架(如RayData、RayTrain、RayServe、AReaL、OpenRLHF、veRL等)正在成为AI研发的关键工具,尤其在后训练时代的强化学习场景中,这些框架为复杂的任务提供了高效、可扩展的分布式执行环境。 在蚂蚁内部,我们基于业务实践,不断深化对Ray的应用和优化,积累了丰富的分布式系统建设经验。这些实践中沉淀的技术能力会推动Ray生态在实际场景中的应用深度和广度。我们激活的AntRay开源社区,会始终保持与官方Ray版本强同步(即AntRay会紧随Ray官方社区版本而发布),后续也会以系列文章形式同步蚂蚁推向开源的新特性。本文将首先重点介绍:Ray Flow Insight —— 让分布式系统调试不再"黑盒"。
作为一种新的商品表现形态,内容几乎存在于手淘用户动线全流程,例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年,我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关,AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验,我们将开启一段时间的内容AI专题连载,欢迎大家一起交流进步。
本文主要讲述通过 Nacos+Higress 的方案实现0代码改造将 Agent 连接到存量应用,能够显著降低存量应用的改造成本。
本文的核心目的是记录和分享一次使用多种AI工具,进行全栈开发的过程,解决某些情况下想做点什么事,但被资源卡脖子的情况,所以多体验和分享一些AI工具,来帮助个人扩大职责边界,用于学习和分享。生产环境或者业务开发流程中慎用,需要仔细阅读文章中的各种流程和限制。本文承诺没有一个AI大模型在过程中受到伤害,只有我,在各种调试中破防。
本文探讨了虚拟线程(有栈协程)对Java的重要意义,从传统同步线程模型到异步响应式编程模型,再到用户线程模式和协程的实现原理,全面分析了Java在高并发场景下的演进历程。文章首先介绍了传统的thread per request模型,指出其资源占用高的问题,并引出异步编程模型的优势与弊端。接着对比了无栈协程(如Kotlin中的协程)和有栈协程(如Go中的goroutine),强调了无栈协程在性能上的优势以及对同步生态兼容性差的问题。 随后,文章重点介绍了Java在JDK21中引入的虚拟线程,这是一种有栈协程的实现方式,能够以极低的成本创建大量线程,同时保留了同步编程的简洁性和调试友好性。虚拟线程支持阻塞IO操作而不会阻塞内核线程,极大地提升了资源利用率。然而,虚拟线程也存在一些局限性,例如在特定场景下可能“pin”住载体线程,导致资源浪费。最后,文章总结了虚拟线程/有栈协程对Java的重要性,认为它能够在保持高性能的同时降低开发复杂度,是Java应对高并发场景的重要工具。