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AI 时代,实时入湖正在告别 ETL:从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法

在AI驱动的数据应用场景中,企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题,本文探讨‘零ETL’趋势,分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。

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重构一个类,JVM竟省下2.9G内存?

文章复盘优化JVM内存的过程,仅重构一个类,堆内存从3205MB降至211MB。原设计用通用容器在海量数据下成“内存吞噬者”,新方案用FastUtil的Long2ObjectOpenHashMap和int[],还详解了其原理和优势。

阿里云开发者
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李飞飞、Jim Fan和徐丹飞联合重磅论文:机器人灵巧手,可能走错了路

李飞飞等学者联合发表论文,分析当前触觉融合方案缺陷,提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式,使用新编码方法和数据集,经三阶段训练,在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点,也指出了局限与未来方向。

DeepTech深科技
产品应用7

如何让AI帮你做前端自动化测试?我们这样落地了

本文介绍阿里基于AI的UI自动化测试框架在专有云质量保障的实践。框架用开源browser - use等工具,采用自然语言驱动用例、动态元素定位等机制,还应对了大模型幻觉等挑战,也提及构建企业级数据分析Agent方案

阿里云开发者
产品应用8

全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂,打造具身合成数据SuperApp,加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026

在量子位MEET2026大会上,光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据,仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施,建立全栈仿真平台,还打造多个“爆品应用”,为具身智能发展提供支撑。

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小白必读:到底什么是FP32、FP16、INT8?

文章介绍FP32、FP16、INT8等数字存储格式类型。指出它们是评估算力前提,不同格式在精度、范围、内存占用和计算速度上有差异,还提及多精度与混合精度计算,以及不同硬件对格式的支持情况。

芯师爷
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半年销量2000万+,宇凡微如何让AI模块“飞入寻常百姓家”?

芯师爷专访宇凡微品牌部总监张雨,探讨AI模块商业化前景。宇凡微展出多款AI模块,接入豆包大模型,有自研SAS系统等优势。其通过技术、市场等层面建护城河,践行“技术平权,快速量产”理念,未来向全场景方案升级。

芯师爷
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⼤模型是万能的吗?探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤

本文基于公共云大客户出海投资业务案例,探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代,从纯大模型到引入机器学习算法,目前项目处于落地阶段,有望实现多方共赢。

阿里云开发者
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告别传统存算分离,AI时代数据底座迎来全新底层逻辑

文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI,存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化,如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。

AI前线
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中科大 × 华为联合突破!SparseRM:1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新

中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案,基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数,在多任务中性能优,还能融入下游对齐流程,为LLM高效对齐提供新可能。

深度学习自然语言处理