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产品应用8

登顶TPC-C!数据库分布式扩展技术揭秘

阿里云PolarDB云原生数据库以超原记录2.5倍性能登顶TPC - C基准测试排行榜。本文揭秘PolarDB MySQL版多主集群(Limitless)架构与核心技术,还介绍高可用机制、性能测试结果,最后提及轻量版和列存索引应用。

阿里云开发者
新闻资讯7

2024车载激光雷达市场、技术和产品

国际权威研究机构Yole Group发布《Automotive LiDAR 2025 Market & Technology Report》,本文解读其关键内容,涵盖2024年车载激光雷达市场(销量、份额、单价)、技术(激光器、接收器、扫描部件)和产品(车辆集成、长距雷达、短距雷达)情况。

芯师爷
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一文搞懂如何在Codex中使用goals

OpenAI文章介绍Codex中Goals的使用,包括定义、使用方法、与普通prompt区别、编写要点、激活后变化、内部设计等,还给出复现论文示例,指出适用与不适用场景,称其改变Codex运作模式。

AI寒武纪
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DRAM技术发展综述:历史、技术路线图与未来展望

本文深入分析DRAM技术,追溯其历史,探讨当前格局与未来前景,比较其与SRAM优劣,考察中国主要DRAM企业发展历程并与国际同行对比,旨在提供对DRAM和SRAM生态系统的全面理解。

芯师爷
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关于CUTLASS Grouped GEMM中Alignment参数的分析

文章围绕CUTLASS Grouped GEMM的Alignment参数展开。介绍其含义与自然对齐有关,既代表访问粒度也指明地址对齐要求。针对CUTLASS 2.x和3.x API分别阐述设置Alignment的方法及原理,还给出编译期推导代码示例。

GiantPandaLLM
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一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述

NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理,归纳200余篇工作为四大主题支柱,剖析算法等进展,提炼关键趋势,还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。

PaperAgent
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TikTok SRE 技术负责人:AI Agents 说到底就是分布式系统

本文整理自TikTok SRE技术负责人Salman Munaf的公开演讲,提出AI Agent具备调用外部服务、执行状态变更能力后,本质就是分布式系统,需运用分布式系统领域成熟经验规避风险、保障安全可靠。

AI前线
算法论文7

逆强化学习全新视角的大模型对齐技术

文章从逆强化学习(IRL)视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战,将LLM生成过程化为MDP,探讨无奖励函数的MDP,说明需神经奖励模型,还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。

PaperAgent
开源动态8

从多模态大模型中「拆」出音频向量模型

Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2,推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验,介绍架构、训练数据,对比四种做法,还提及评测、应用场景及结论。

Jina AI
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深度学习中Batch Size对训练过程如何影响?

文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响,探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题,还通过MNIST实验,从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。

海边的拾遗者