一张图读懂“云栖大会·武汉峰会”发布的阿里云AI产品体系
阿里云陆续推出了多款AI产品,除了语音识别,还有图像识别、视觉识别……等130多款细分产品,适用于300多个场景,这些能力都经过实践检验,在产业场景下发挥价值,更具生命力。 5月23日,2018云栖大会·武汉峰会上,阿里云首次曝光了人工智能产品家族,全方位公开AI产品体系(详见ai.aliyun.com),通过一张图来了解下。
阿里云陆续推出了多款AI产品,除了语音识别,还有图像识别、视觉识别……等130多款细分产品,适用于300多个场景,这些能力都经过实践检验,在产业场景下发挥价值,更具生命力。 5月23日,2018云栖大会·武汉峰会上,阿里云首次曝光了人工智能产品家族,全方位公开AI产品体系(详见ai.aliyun.com),通过一张图来了解下。
prompt 原则:
1、写出清晰而具体的指示,清晰不是指短,而是尽量详细,可采用分隔符避免自己的要求和内容的混淆,分隔符形式不限:“””, < >, {}
2、给模型思考的时间。如果答案不对,可以尝试不断变化提问方式,直到得出想要结果。可以采用简化或分解问题的方式。
这篇文章深入解析了浏览器沙盒逃逸的技术原理,详细讲述了攻击者如何利用漏洞突破沙盒限制,实现对系统的进一步控制。通过真实案例和技术细节的剖析,展示了沙盒逃逸的核心思路和防御对策。内容适合网络安全研究人员、漏洞挖掘工程师,以及对浏览器安全机制感兴趣的技术从业者,提供了宝贵的学习资料和实践指导。
这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA(域名生成算法)技术,涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例,展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者,提供了系统化的学习参考。
本文深入复盘了一次完整的产品重构过程,明确了重构的时机和阶段性目标。重构中主要解决了架构混乱、性能瓶颈和用户体验不佳等问题。具体操作包括重构代码模块、优化数据库查询、引入缓存机制,并通过用户行为数据来调整功能细节。作者还提出了应对重构风险的方法,如建立测试闭环、逐步发布和快速响应用户反馈,以确保重构效果和产品稳定性。
文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家(如Rob Pike)实现红黑树,并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题,但通过不断调整和AI协作,最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。
给某大厂的技术新人做了一个关于产品思维的分享,提前收集了一些困惑,贴几条提及最多的,稍微聊一下。
哦对了,先帮产品说句话——技术同学,千万别简单地用“那个产品是傻X”来回答以下问题。这是因为,作为技术,如果你总觉得和你配合的产品都是傻X,那大概率,别人会觉得你也是——要不然,为什么选择与傻X共事?所谓 “若,我看周围皆傻X,料,世人看我亦如是”。
通用人工智能,即:AGI(Artificial General Intelligence)的实现,正在以肉眼可见的速度被缩短,以前在科幻电影中看到的种种场景,或许会比我们想象中来得更快一些。不过,等待 AGI 来临前的黑夜注定是漫长而孤寂的。在此期间,我们继续来探索 AI 应用落地的最佳实践,即:在成功部署本地 AI 大模型后,如何通过外挂知识库的方式为其 “注入” 新的知识。
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
本篇文章,我们聊聊如何使用 Docker 来本地部署使用 Stability AI 刚刚推出的 SDXL 1.0,新一代的开源图片生成模型,以及在当前如何高效的使用显卡进行推理。
目前,美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条,如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引,是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作,通过基于AI+数据驱动的索引推荐,来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引,以提升推荐效果。