DeepSeek × 时间序列 ：DeepSeek-TS，基于状态空间增强MLA与GRPO的时序预测新框架
DeepSeek-TS 是一种创新的多产品时间序列预测框架，结合了 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术。该框架通过扩展 MLA 提出 MLA-Mamba，允许潜在特征通过非线性激活的状态空间模型动态演变，提供自适应记忆以适应趋势变化。同时，通过 GRPO 引入智能决策过程，持续改进预测，有效响应销售模式的突变。实验结果显示，DeepSeek-TS 在建模复杂的产品间关系和适应非线性动态方面表现出色，显著优于经典的 ARMA 模型和标准的基于 GRU 的网络。
DeepSeek背后的技术基石：DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构，融合了专家混合系统（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）和RMSNorm归一化。通过专家共享、动态路由和潜在变量缓存技术，DeepSeekMoE在保持性能的同时，将计算开销降低了40%，显著提升了训练和推理效率。该模型在语言建模、机器翻译和长文本处理等任务中表现出色，具备广泛的应用前景，特别是在计算资源受限的场景下。
构建可靠的时间序列预测模型：数据泄露检测、前瞻性偏差消除与因果关系验证
在时间序列分析中，数据泄露、前瞻性偏差和因果关系违反是三大常见且严重影响模型有效性的技术挑战。数据泄露指预测模型错误使用了未来信息，导致训练时表现优异但实际性能差；前瞻性偏差则是因获取未来数据而产生的系统性误差；因果关系违反则可能导致虚假相关性和误导性结论。通过严格的时序数据分割、特征工程规范化及因果分析方法（如格兰杰因果检验），可以有效防范这些问题，确保模型的可靠性和实用性。示例分析展示了日本天然气价格数据中的具体影响及防范措施。 [深入阅读](https://avoid.overfit.cn/post/122b36fdb8cb402f95cc5b6f2a22f105)
设计文档：智能化医疗设备数据分析与预测维护系统
本系统的目标是构建一个基于人工智能的智能化医疗设备的数据分析及预测维护平台，实现对医疗设备运行数据的实时监控、高效处理和分析，提前发现潜在问题并进行预防性维修，从而降低故障率，提升医疗服务质量。
阿里云人工智能平台图像视频特征提取
本文介绍了图像与视频特征提取技术在人工智能和计算机视觉中的应用，涵盖图像质量评分、人脸属性分析、年龄分析、图像多标签打标、图文视频动态分类打标、视频质量评分及视频分类打标。通过深度学习模型如CNN和RNN，这些技术能从海量数据中挖掘有价值信息，为图像分类、目标检测、视频推荐等场景提供支持，提升分析精度与效率。
20个低代码开发平台多维度对比：解锁企业应用开发新动能
Gartner 报告指出，到 2024 年，低代码应用开发将占应用开发总数的 65％以上，将有 3/4 的大型企业会使用至少 4 个低代码平台进行 IT 应用开发。同时，市场研究机构的数据显示，在传统开发模式下，超过 70% 的企业项目存在开发周期延长的问题，平均延长时间达到原计划的 30%；约 80% 的企业表示在招募专业开发人才时面临困难；而面对个性化需求，近 90% 的企业认为传统开发响应速度慢，无法及时满足业务变化需求。这些数据充分表明，当前企业在应用开发上面临问题具有普遍性和严重性，低代码开发平台的兴起势在必行 ，其有望成为解决这些难题、推动企业数字化转型的关键力量。
基于python大数据的的海洋气象数据可视化平台
针对海洋气象数据量大、维度多的挑战，设计基于ECharts的可视化平台，结合Python、Django与MySQL，实现数据高效展示与交互分析，提升科研与决策效率。
大数据之路：阿里巴巴大数据实践——日志采集与数据同步
本资料全面介绍大数据处理技术架构，涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容，适用于构建企业级数据平台体系。
Apache Iceberg数据湖高级特性及性能调优
性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。
开源AI BI可视化工具-WrenAI
Wren AI 是一款开源的 SQL AI 代理，支持数据、产品及业务团队通过聊天、直观界面和与 Excel、Google Sheets 的集成获取洞察。它结合大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，助力用户高效处理复杂数据分析任务。
Flink x Paimon 在抖音集团生活服务的落地实践
本文整理自抖音集团数据工程师陆魏与流式计算工程冯向宇在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦抖音生活服务业务中的实时数仓技术演变及Paimon湖仓实践。文章分为三部分：背景及现状、Paimon湖仓实践与技术优化。通过引入Paimon，解决了传统实时数仓开发效率低、资源浪费、稳定性差等问题，显著提升了开发运维效率、节省资源并增强了任务稳定性。同时，文中详细探讨了Paimon在维表实践、宽表建设、标签变更检测等场景的应用，并介绍了其核心技术优化与未来规划。
快速使用Milvus MCP Server，0代码搭建智能搜索Agent
阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生向量检索引擎。目前Milvus提供了milvus-mcp-server来对接各种AI Agent，支持包括：更新向量数据、创建索引、混合检索（向量+全文）、多向量列检索等多种能力。本文介绍了如何使用Milvus-mcp-server来搭建智能搜索Agent，并分别使用Cline和Cursor进行部署展示。
Diffusion-DPO：一种基于直接偏好优化的扩散模型对齐新方法
本文介绍了一种名为 Diffusion-DPO 的创新方法，该方法基于直接偏好优化（DPO）原理，简化了扩散模型与人类偏好的对齐过程。相比传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法，Diffusion-DPO 避免了显式奖励模型的训练，通过数学近似简化实现流程，并在处理开放词汇表场景时展现出更强的能力。实验结果表明，该方法在 Stable Diffusion 1.5 和 SDXL-1.0 等主流模型上显著提升了生成图像的质量和可控性，为未来扩散模型的发展提供了新的思路。
Elasticsearch AI Assistant 集成 DeepSeek，1分钟搭建智能运维助手
Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型，使用 AI 助手，通过自然语言交互，为可观测性分析、安全运维管理及数据智能处理提供一站式解决方案。
Meta-CoT：通过元链式思考增强大型语言模型的推理能力
大型语言模型（LLMs）在处理复杂推理任务时面临挑战，尤其在高级数学和抽象问题解决方面表现不足。为弥补这一差距，研究人员引入了元链式思考（Meta-CoT），该方法通过引入搜索、验证和回溯机制，使LLMs能够模拟人类的系统2思维，实现迭代和审慎推理。实验证明，Meta-CoT显著提升了LLMs在复杂任务中的表现，推动了AI从模式识别向更深层次的逻辑推理转变。
Druid 架构原理及核心特性详解
Druid 是一个分布式、支持实时多维OLAP分析的列式存储数据处理系统，适用于高速实时数据读取和灵活的多维数据分析。它通过Segment、Datasource等元数据概念管理数据，并依赖Zookeeper、Hadoop和Kafka等组件实现高可用性和扩展性。Druid采用列式存储、并行计算和预计算等技术优化查询性能，支持离线和实时数据分析。尽管其存储成本较高且查询语言功能有限，但在大数据实时分析领域表现出色。
【赵渝强老师】阿里云大数据集成开发平台DataWorks
DataWorks是阿里云一站式大数据开发治理平台，支持数据集成、开发、建模、分析、质量监控、服务化及迁移等全链路功能，兼容多种计算引擎，助力企业高效构建数据中台，实现数据资产化与价值挖掘。
阿里云携手 MiniMax 构建云原生数仓最佳实践：大模型时代的 Data + AI 数据处理平台
MiniMax 是全球领先的通用人工智能公司，致力于推动AGI发展。依托自研多模态大模型，服务超200国1.57亿用户及5万企业客户。携手阿里云构建云原生数仓与Data+AI平台，实现数据高效处理、成本大幅降低，支撑全球业务高速迭代与AI创新落地。
官宣 | Apache Fluss (Incubating) 0.8 发布公告
Apache Fluss 0.8（孵化中）正式发布！作为进入Apache后的首个版本，全面增强湖流一体能力，支持Iceberg与Lance，引入Delta Join、动态配置、Materialized Table等核心特性，显著提升稳定性与性能，推动实时流处理迈向新阶段。
基于yolo8的深度学习室内火灾监测识别系统
本研究基于YOLO8算法构建室内火灾监测系统，利用计算机视觉技术实现火焰与烟雾的实时识别。相比传统传感器，该系统响应更快、精度更高，可有效提升火灾初期预警能力，保障生命财产安全，具有重要的应用价值与推广前景。
Motrix高速下载工具软件，一款高效、稳定可替代迅雷的下载工具实用教程讲解!
Motrix是一款开源免费、无广告的全能下载工具，支持Windows、macOS、Linux三端。界面简洁，支持HTTP、FTP、BT、磁力等全协议下载，智能识别链接，最高64线程加速，支持断点续传、批量下载、剪贴板监听、任务分类及浏览器扩展联动，功能强大且易于管理，最大化提升下载效率。
一键解决 Office 卸载难题！微软官方卸载工具，点击下载开启轻松卸载之旅
微软官方Office卸载工具可彻底清除Office 2007至2021及365版本残留，解决重装报错问题。支持深度扫描与一键卸载，操作简单，卸载后需重启生效。
【逆向】Python 调用 JS 代码实战：使用 pyexecjs 与 Node.js 无缝衔接
本文介绍了如何使用 Python 的轻量级库 `pyexecjs` 调用 JavaScript 代码，并结合 Node.js 实现完整的执行流程。内容涵盖环境搭建、基本使用、常见问题解决方案及爬虫逆向分析中的实战技巧，帮助开发者在 Python 中高效处理 JS 逻辑。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体，标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务，但其发展受限于大语言模型（LLM）的推理能力。LLM依赖统计相关性，缺乏对因果关系的理解，导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制，有望突破当前AI智能体的推理瓶颈，提升其决策准确性与自主性。
Mixture of Experts架构的简要解析
Mixture of Experts（MoE）架构起源于1991年，其核心思想是通过多个专门化的“专家”网络处理输入的不同部分，并由门控网络动态组合输出。这种架构实现了稀疏激活，仅激活部分专家，从而在模型规模与计算成本之间取得平衡。MoE的关键在于门控机制的设计，如线性门控、噪声Top-K门控等，确保模型能根据输入特征自适应选择专家。
热烈祝贺 Flink 2.0 存算分离入选 VLDB 2025
Apache Flink 2.0架构实现重大突破，论文《Disaggregated State Management in Apache Flink® 2.0》被VLDB 2025收录。该研究提出解耦式状态管理架构，通过异步执行框架与全新存储引擎ForSt，实现状态与计算分离，显著提升扩展性、容错能力与资源效率，推动Flink向云原生演进，开启流计算新时代。
提升长序列建模效率：Mamba+交叉注意力架构完整指南
本文探讨了Mamba架构中交叉注意力机制的集成方法，Mamba是一种基于选择性状态空间模型的新型序列建模架构，擅长处理长序列。通过引入交叉注意力，Mamba增强了多模态信息融合和条件生成能力。文章从理论基础、技术实现、性能分析及应用场景等方面，详细阐述了该混合架构的特点与前景，同时分析了其在计算效率、训练稳定性等方面的挑战，并展望了未来优化方向，如动态路由机制和多模态扩展，为高效序列建模提供了新思路。
Apache Spark详解
Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕实时数仓优化展开。内容涵盖项目背景、核心策略、解决方案、项目价值及未来计划五部分。通过引入Paimon和Hologres技术，解决当前流批存储不统一、实时数据可见性差等痛点，实现流批一体存储与高效近实时数据加工。项目显著提升了数据时效性和开发运维效率，降低了使用门槛与成本，并规划未来在集团内推广湖仓一体架构，探索更多技术创新场景。
Cosmos on PAI系列一：PAI-Model Gallery云上一键部署NVIDIA Cosmos Reason-1
本篇文章介绍 Cosmos 最新世界基础模型 Cosmos Reason-1 如何在阿里云人工智能平台 PAI 上进行快速部署使用。
手把手教你抓取京东商品评论：API 接口解析与 Python 实战
京东商品评论蕴含用户对产品质量、体验和服务的真实反馈，分析这些数据有助于企业优化产品和满足用户需求。由于京东未提供官方API，需通过逆向工程获取评论数据。其主要接口为“商品评论列表接口”，支持按商品ID、评分、排序方式等参数获取评论，返回JSON格式数据，包含评论列表、摘要（如好评率）及热门标签等信息。
通过阿里云Milvus与通义千问VL大模型，快速实现多模态搜索
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
使用DataWorks Notebook实现智能图片标注，给你的图片加个“注释”
本文介绍如何使用DataWorks Notebook结合视觉识别模型RAM和自然语言处理模型BERT实现多模态图片标注，为智能内容生成和多模态数据分析的广泛应用提供支持。
时间序列特征提取：18 种高效工具库及其应用分析
时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。
SigLIP 2：多语言语义理解、定位和密集特征的视觉语言编码器
SigLIP 2 是一种改进的多语言视觉-语言编码器系列，通过字幕预训练、自监督学习和在线数据管理优化性能。它在零样本分类、图像-文本检索及视觉表示提取中表现卓越，支持多分辨率处理并保持图像纵横比。模型提供 ViT-B 至 g 四种规格，采用 WebLI 数据集训练，结合 Sigmoid 损失与自蒸馏等技术提升效果。实验表明，SigLIP 2 在密集预测、定位任务及多模态应用中显著优于前代和其他基线模型。
深入解析Tiktokenizer：大语言模型中核心分词技术的原理与架构
Tiktokenizer 是一款现代分词工具，旨在高效、智能地将文本转换为机器可处理的离散单元（token）。它不仅超越了传统的空格分割和正则表达式匹配方法，还结合了上下文感知能力，适应复杂语言结构。Tiktokenizer 的核心特性包括自适应 token 分割、高效编码能力和出色的可扩展性，使其适用于从聊天机器人到大规模文本分析等多种应用场景。通过模块化设计，Tiktokenizer 确保了代码的可重用性和维护性，并在分词精度、处理效率和灵活性方面表现出色。此外，它支持多语言处理、表情符号识别和领域特定文本处理，能够应对各种复杂的文本输入需求。
解锁 DeepSeek API 接口：构建智能应用的技术密钥
在数字化时代，智能应用蓬勃发展，DeepSeek API 作为关键技术之一，提供了强大的自然语言处理能力。本文详细介绍 DeepSeek API，并通过 Python 请求示例帮助开发者快速上手。DeepSeek API 支持文本生成、问答系统、情感分析和文本分类等功能，具备高度灵活性和可扩展性，适用于多种场景。示例展示了如何使用 Python 调用 API 生成关于“人工智能在医疗领域的应用”的短文。供稿者：Taobaoapi2014。
云上玩转DeepSeek系列之三：PAI-RAG集成联网搜索，构建企业级智能助手
本文将为您带来“基于 PAI-RAG 构建 DeepSeek 联网搜索+企业级知识库助手服务”解决方案，PAI-RAG 提供全面的生态能力，支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等，助力打造多场景的AI助理，全面提升业务效率与用户体验。
面向长文本的多模型协作摘要架构：多LLM文本摘要方法
多LLM摘要框架通过生成和评估两个步骤处理长文档，支持集中式和分散式两种策略。每个LLM独立生成文本摘要，集中式方法由单一LLM评估并选择最佳摘要，而分散式方法则由多个LLM共同评估，达成共识。论文提出两阶段流程：先分块摘要，再汇总生成最终摘要。实验结果显示，多LLM框架显著优于单LLM基准，性能提升最高达3倍，且仅需少量LLM和一轮生成评估即可获得显著效果。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
