前言春节刚归来，我们不搞那么烧脑，先来一篇浅显易懂的文章，期望给大家带来一些新的解题思路。背景过去多年无论是一款插件推广，还是组件库统一，无论是一次机制流程制定，还是前端工程化体系建设，相信很多同学与我一样，在跨团队方案推广统一过程中，前期无论做好多详实的准备，最终都会有一种未竟全功的感觉。推广过程中，总会有人摆出历史包袱过重这一拦路虎“说服”我们，比如”我这项目不维护了，无需升级“，”我这项目框架太老旧了，无法升级“，或两者兼有之，到底改哪些项目，多取决于双方自行判断，说穿了其实是双方“非不能也，乃不欲也”。危害一方面前端项目下线充满不确定性，业务不维护不代表页面无访问，旧有项目中总有一些页
最近GPT模型在NLP领域取得了巨大成功。GPT模型首先在大规模的数据上预训练，然后在特定的下游任务的数据上微调。大规模的预训练能够帮助模型学习可泛化的特征，进而让其轻松迁移到下游的任务上。但相比自然语言数据，机器人数据是十分稀缺的。而且机器人数据包括了图片、语言、机器人状态和机器人动作等多种模态。为了突破这些困难，过去的工作尝试用contrastivelearning[1]和maskedmodeling[2]等方式来做预训练以帮助机器人更好的学习。在最新的研究中，ByteDanceResearch团队提出GR-1，首次证明了通过大规模的视频生成式预训练能够大幅提升机器人端到端多任务操作方面的
1前言在《ElasticSearch降本增效常见的方法》一文中曾提到过zstd压缩算法[1]，一步一个脚印我们终于在京东ES上线支持了zstd；我觉得促使目标完成主要以下几点原因：Elastic官方原因：zstd压缩算法没有在Elastic官方的开发计划中；Elastic的licenes变更，很多功能使用受限ES产品竞争力：提升京东ES产品在业界的竞争力，两大云友商和其他大厂都在陆续支持，在对外比拼的时候，我们需要提升我们这方面的能力信创大背景：我们需要对开源组件有更好的自主管控和建设能力京东零售ES与云ES产品融合：有更好的机会去打磨我们的ES内核降本增效：ztsd压缩算法，能够在降低存储成
我们知道，大模型到GPT-3.5这种千亿体量以后，训练和推理的算力就不是普通创业公司所能承担的了，人们用起来速度也会很慢。但自本周起，这种观念已成为历史。有名为Groq的初创公司开发出一种机器学习处理器，据称在大语言模型任务上彻底击败了GPU——比英伟达的GPU快10倍，而成本仅为GPU的10%，只需要十分之一的电力。这是在Groq上运行Llama2的速度：来源：https://twitter.com/emollick/status/1759633391098732967这是Groq（Llama2）和ChatGPT面对同一个prompt的表现：图源：https://x.com/JayScamb
🦉AI新闻🚀微软和苏黎世联邦理工学院开源SliceGPT创新压缩技术节省大量部署资源摘要：微软和苏黎世联邦理工学院研究人员开源了SliceGPT，通过对大模型的权重矩阵进行压缩切片，实现了模型紧缩，节省了部署资源。SliceGPT利用主成分分析和正交矩阵变换实现了计算不变性，通过切片操作将模型的参数体量压缩了25%左右，同时保持了高质量的生成任务性能。SliceGPT的技术特点包括简单高效、保持性能、吞吐量提升和无需额外代码优化，使得模型压缩过程更为便捷，并且在运行速度上比稠密模型更快，无需额外的代码优化。🚀日本请求修改法律以更好地保护新闻版权摘要：日本报刊出版协会近日向文化厅提交意见书，呼吁
1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，AI大模型已经成为了许多应用领域的基石。然而，这些模型的训练和运行需要大量的计算资源和能源，导致了可持续发展的挑战。为了解决这一问题，我们需要寻找一种可持续的方法来推动AI大模型的发展。在这篇文章中，我们将探讨开源协作与共享经济是如何推动AI大模型的可持续发展的。1.1AI大模型的可持续发展挑战AI大模型的可持续发展挑战主要包括以下几个方面：计算资源有限：训练和运行AI大模型需要大量的计算资源，这使得许多组织无法独自搭建和运行这些模型。能源消耗：训练AI大模型需要大量的电力，这导致了环境影响和可持续发展的挑战。数据私密性：AI大模型需要大量的数据进行训练
gRPC是一个高性能、开源、通用的远程过程调用（RPC）框架，由Google推出。它基于HTTP/2协议标准设计开发，默认采用ProtocolBuffers数据序列化协议，支持多种开发语言。在gRPC中，客户端可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。gRPC支持多种语言，并提供了丰富的接口和库，以及简单易用的API，方便开发者进行快速开发和部署。同时，gRPC的底层框架处理了所有强制严格的服务契约、数据序列化、网络通讯、服务认证、访问控制、服务观测等等通常有关联的复杂性，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。1.为什么用gRP
低代码开发平台的出现，大大地提高的产品交付效率，但是在协同开发、敏捷迭代的场景下，也暴露出了一些问题。例如：多人同时对项目进行修改，相互影响甚至修改内容被互相覆盖；同一项目下多个需求同步开发，但需求上线日期不统一，无法拆分上线等等。本文将根据不同诉求，渐进式的讨论支持并行开发的各种解决方案。低代码开发平台（Low-CodeDevelopmentPlatform，LCDP），帮助用户使用可视化图形界面（拖拽搭建或配置化方式）编写应用程序，而无需进行传统的编程开发。低代码开发平台的研发团队往往把更多的经历投入到应用程度搭建过程的完善和丰富上（例如，丰富可通过搭建实现的功能，优化拖拽搭建的交互体验等
我们最近实施了团队城市，我一直在使其与现有VSTS环境合作。理想情况下，我们希望拥有团队城市建设和VSTS发布。我们已经在VST内部有团队的城市产生了工件，但是您不能按照本文触发CI触发CI；https://www.visualstudio.com/en-us/docs/build/concepts/definitions/release/artifacts我想做的是让城市团队通过VSTSRESTAPI触发发布。我在这里遵循了文档https://www.visualstudio.com/en-us/docs/integrate/api/rm/releases但是我遇到的问题要吸引VST使用团队
1、前言推荐领域算法模型的在线推理是一个对高并发、高实时有较强要求的场景。算法最初是基于Wide&Deep相对简单的网络结构进行建模，容易满足高实时、高并发的推理性能要求。但随着广告模型效果优化进入深水区，基于Transformer用户行为序列和Attention的建模逐渐成为主流，这个阶段模型的特点是参数的体量、网络结构复杂度呈指数级增长，算法建模的创新工作往往由于吞吐和耗时的性能算力问题，导致无法落地于在线推理获得效果收益。传统通过扩容资源的方式，其边际效应也在减弱，算力优化存在诸多挑战：1、高算力需求下的资源成本边际效应问题：集群资源扩容是提升算力的一种传统方案，但算力需求的增加往往需要
