让Elasticsearch飞起来！百亿级实时查询优化实战-简书最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个OLAP分析监控平台，日流量峰值在10到12亿上下，每年数据约4000亿条，占用空间大概200T。面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对Elasticsearch多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种能够有效提升性能和解决这一问题的方案：集群规划存储策略索引拆分压缩冷热分区等本文所使用的Elasticsearch版本为5.3.3。让Elasticsearch飞起来！百亿级实时查询优化实战什么是时序索
苹果十年造车，彻底梦碎——泰坦计划终结！也就是说，这十年里苹果投的数十亿美元，彻底打了水漂。就在刚刚，这一消息在苹果内部传开了，员工错愕。摆在2000名员工面前的命运，是要么转岗，要么走人。而苹果押注的下一个风口，就是生成式AI。据悉，许多特殊项目组员工将被移至JohnGiannandrea领导的人工智能部门，专注于开发生成式AI项目。这条科技树，苹果果真是点歪了？这次，泰坦计划是真碎了上一次我们听说苹果造车梦碎的消息，还是在1个月前。当时的说法是，库克决定把自动驾驶从L5降级到L2，而且发布日期也延期到了2028年。谁能想到，短短1个月后，泰坦计划彻底没了。显然，计划中10万美元的电车能否给
近几年，五角大楼在人工智能上的动作不断，投资、技术、人才引进等多管齐下。最近，其人工智能中心JAIC又在寻求人工智能产品的测试工具和技术。由此可一窥美国国防部在AI上的雄心壮志。关键词：五角大楼人工智能招标最近，五角大楼又要招标了！之前备受关注的百亿美金云计算项目，才被微软签下没多久，他们又迅速发布了一个新的人工智能项目。各大科技公司：金主爸爸欢迎找我合作百亿刀订单刚签订，金主爸爸还不满意2018年3月，五角大楼宣布了联合企业防御基础设施项目(JEDI)，用于建立一个支持军队武器系统和机密数据存储的云计算平台。该项目价值高达100亿美元，这块「肥肉」让亚马逊、微软、甲骨文等科技巨头蠢蠢欲动。一
【导读】在当今人工智能领域，AI 模型以卓越的语言理解和生成能力重塑了我们对智能交互的认知。然而，在其卓越表现的背后，隐藏着诸多尚未充分挖掘的关键因素。本文将分享大语言模型训练过程中产生的多种独特现象，推导在二阶段预训练时如何巧妙平衡数据量与背景知识的注入，从理论与实践的角度揭示其内在运作机制，深入剖析语言核心区与维度依赖理论的作用及其带来的深刻影响。本文精选自《新程序员 007：大模型时代的开发者》，《新程序员007》聚焦开发者成长，其间既有图灵奖得主JosephSifakis、前OpenAI科学家JoelLehman等高瞻远瞩，又有对于开发者们至关重要的成长路径、工程实践及趟坑经验等，欢迎
状态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的Transformer替代技术，其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性SSM和硬件感知型设计的Mamba更是表现出色，成为了基于注意力的Transformer架构的一大有力替代架构。近期也有一些研究者在探索将SSM和Mamba与其它方法组合起来创造更强大的架构，比如机器之心曾报告过《Mamba可以替代Transformer，但它们也能组合起来使用》。近日，波兰一个研究团队发现，如果将SSM与混合专家系统（MoE/MixtureofExperts）组合起来，可望让SSM实现大规模扩展。MoE是目前常用于扩展Tr
自Llama2、CodeLlama发布后，许久未现身的小扎今天正式官宣：全力搞「开源AGI」！短短1分45秒视频中，小扎对Meta的战略升级进行了分享，从AGI构建，到团队合作，再到基础设施的等一系列举措。接下来，划重点！！！从现在起，人工智能实验室FAIR团队将纳入「GenAI」，紧密合作重点构建AGI，并全面开源。目前，Meta内部正在训练下一代模型Llama3。截止年底，将会有近35万块H100搭建的基础设施。网友无法想象，Llama3那得有多大！Omdia研究数据显示，Meta在2023年H100的出货量为15万块，与微软持平，且是其他公司出货量的3倍。小扎称，「如果算上英伟达A100
背景如果你是用户，当你使用抖音、小红书的时候，假如平台能根据你的属性、偏好、行为推荐给你感兴趣的内容，那就能够为你节省大量获取内容的时间。如果你是商家，当你要进行广告投放的时候，假如平台推送的用户都是你潜在的买家，那你就可以花更少的钱，带来更大的收益。这两者背后都有一项共同的技术支撑，那就是用户画像。业务能力京东科技画像系统，提供标准的画像功能服务，包含标签市场、人群管理、数据服务、标签管理等，可以将用户分群服务于其他各个业务系统。挑战数据量大目前平台拥有百亿+的用户ID、5000+的标签，单个人群包内的用户数量可达数十亿级，每天更新的人群也有2W多个。计算复杂标签圈选的条件复杂，底层依赖的数
近年来公司业务迅猛发展，数据量爆炸式增长，随之而来的的是海量数据查询等带来的挑战，我们需要数据量在十亿，甚至百亿级别的规模时依然能以秒级甚至毫秒级的速度返回，这样的话显然离不开搜索引擎的帮助，在搜索引擎中，ES（ElasticSearch）毫无疑问是其中的佼佼者，连续多年在DBRanking的搜索引擎中评测中排名第一，也是绝大多数大公司的首选，那么它与传统的DB如MySQL相比有啥优势呢，ES的数据又是如何生成的，数据达到PB时又是如何保证ES索引数据的实时性以更好地满足业务的需求的呢。本文会结合我司在ES上的实践经验与大家谈谈如何构建准实时索引的一些思路，希望对大家有所启发。本文目录如下为什
数据标注，正迎来关键洗牌时刻。大模型时代到来，以数据为中心的AI开发模式加速走向台前，数据的价值从未向今天这样被充分挖掘——大模型从训练到部署应用迭代，AIGC众多垂直场景落地，通用智能、具身智能等前沿领域探索，都与高质量、专业化的场景数据密不可分。作为底层基础服务，数据标注也从未像今天这样受到关注，但与此同时机遇与挑战随之而来。数据标注要求从客观到主观，标准如何统一？标注人才要求又有什么样的新变化？大模型公司/AI企业涌入赛道，专业数据服务厂商如何自处？合成数据作为新兴赛道，又有怎样的增长空间？带着这些问题，量子位智库《中国AIGC数据标注产业全景报告》由此而来，并尝试解答。报告中，量子位智
据悉谷歌方面宣布降低服务费率，明年起GooglePlay上所有付费订阅的抽成将从30%降低到15%，另外电子书和点播音乐流媒体服务更将降低至10%，此举或是应对发展迅猛的鸿蒙系统。华为刚刚宣布鸿蒙系统的用户数已突破1.5亿，成为史上发展最快的手机操作系统，目前华为正进一步在自己的穿戴设备、智能电视等产品中推动鸿蒙系统的发展，还联合美的等诸多企业发展鸿蒙系统，借此进一步完善鸿蒙的生态。鸿蒙系统的发展比之当年谷歌的安卓系统更快，当年安卓系统推向手机市场之后花了3年时间才达到1.5亿用户，对比可以看出鸿蒙系统的发展速度凶猛。此时谷歌宣布降低GooglePlay的抽成，无疑就有应对鸿蒙系统的意思，毕竟
