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预训练的应用挑战与实践探索

预训练模型在NLP大放异彩,并开启了预训练-微调的NLP范式时代。由于工业领域相关业务的复杂性,以及工业应用对推理性能的要求,大规模预训练模型往往不能简单直接地被应用于NLP业务中。本文将为大家带来小米在预训练模型的探索与优化。

  • 2021-03-25
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阿里文娱数据服务平台的进阶之路

视频搜索是涉及信息检索,自然语言处理 ( NLP ),机器学习以及计算机视觉 ( CV ) 等多领域的综合应用场景,随着深度学习在这些领域的长足进展以及用户对视频生产和消费的广泛需求,视频搜索技术的发展在学术和工业界都取得了飞速的发展,本文将以优酷为例,分享视频搜索的算法实践,首先介绍优酷搜索的相关业务和搜索算法体系,从搜索相关性和排序算法的特点和挑战到技术实践方案的落地,最后会深入介绍优酷在多模态视频搜索上的探索和实践。

  • 2021-03-25
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ClickHouse在头条的技术演进

ClickHouse 简介 - 性能优越的因素 1. Data Skipping - 分区以及分区剪枝 - 数据局部有序(LSM-like engine, zone map) 2. 资源的垂直整合 - 并发 MPP+ SMP(plan level) - Tuned执行层实现 (multi-variant agg implementation…, SIMD) 3. C++ Template Code

  • 2021-03-25
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Flink-网络流控及反压机制剖析

我们需要采用网络流控的方式,来解决上下游速度差的问题。传统的方式可以采取静态限速的方式,例如在Producer端加上一个Rate limiter的静态限流器。如下图所示,纵然producer端是以2MB/s的速率来生产数据的,但是经过rate limiter的限制后,就变成了 1MB/s,因此就跟下游consumer速率保持一致,或者小于consumer的速率,consumer端就不会出现丢弃数据、内存撑满的情况。

  • 2021-03-25
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Flink在滴滴的应用与实践

2018年滴滴构建了基于 Flink SQL 的名为 StreamSQL 的 SQL 化服务,并且使用 Flink CEP 解决了一些网约车实时运营问题。2019年,滴滴完成了流计算引擎的统一,绝大部分任务以 Flink 为基础,通过 StreamSQL 开发流计算任务成为主流开发方式,达到了50%以上

  • 2021-03-25
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云智能车位锁系统

现今,私家车已经成为每家每户的出行交通工具,在给人们出行带来便利的同时,由于停车场等相关设施建设难以跟上步伐,停车难问题愈演愈烈。由于停车问题得不到有效解决,加之停车泊位线不增反降,乱停车现象也随之增加,停车问题更成为制约城市发展的原因之一。

  • 2021-03-25
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爱奇艺推荐中台探索与实践-张时骏

毕业于上海交通大学计算机系,现任爱奇艺高级技术经理一职,爱奇艺推荐中台的总架构师。在爱奇艺从事推荐引擎架构和开发工作,近几年专注于分布式高并发线上引擎的架构,搭建了热点信息流、小视频信息流等推荐引擎。目前正在致力于爱奇艺推荐中台的建设,旨在帮助公司内各业务团队能够以低成本、高效率、高产出的方式获取一套完整的推荐服务及其周边配套设施,快速实现业务目标。

  • 2021-03-25
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蘑菇街中台转变之路-刘诗遥

中台的搭建 Why ? 我们要提前预判业务的方向,走到业务的前面去 When ? 跨业务迭代速度慢 ? 跨业务改造成本高 How ? 核心业务层下沉 ? 业务配置层抽象归类 ? 走到业务中

  • 2021-03-25
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026全球能源市场回顾报告

产能过剩是主要驱动因素。下游市场持续吸引新进?者,即使 损失在增加,线路规模的可?性仍然保持较??平。上游产能 已经达到超过100亿美元的创纪录?平,预计新市场进?者和 经纪设施将进?步推动增?。国际责任市场也报告了健康的产 能,尽管对?期索赔通货膨胀的担忧,管理总代理(MGA) 的扩张推动了这种情况。

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人工智能OPC(一人公司)是指在人工智能技术的协同支持下,个人创业者可独立完成从产品设计、技术研发、产品制造到市场投放、用户运营 客户服务等全链路业务闭环的新型创业组织形态。随着人工智能的兴起和广泛应用,OPC内涵已跳出单纯法律层面,转而更多强调特殊的新型组织 和新兴创业模式。其核心在于“单人+AI即公司”一一A承担大量标准化、重复性工作,而创业者则聚焦于战略决策、创意设计与关键创新。

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如今,企业涉足的国家/地区日益增多,面临的监管复杂性和不确定性前所未有,而决策所需的明确预期却往往不足。随着规则日益分散、合规成本不断攀升,复杂性已成为全球战略中的决定性因素。

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