在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践，实现更快更准的画像分析。
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写，由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术，可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右，而使用的技术方法却是非常简单。
区别于传统的流水线工具，本实验将带你体验云效应用交付平台 AppStack，从应用视角，完成一个 AI 聊天应用的高效交付。
从 2008 年开始，我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设，如今，审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题，依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序，把每个 DevOps 系统的特点，诞生的背景，以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍，同时，我们也会以今天的视角再次审视这些问题，来看下同样的问题，经过十几年的发展，解决方案上有哪些不同。
在本文中，作者介绍了 Lingma SWE-GPT，一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
年会中的抽奖环节不可或缺，但每年为了选择合适的抽奖小程序，团队往往需要投入大量时间和精力。然而，抽奖结束后，参与者通常只记得自己是否中奖，其他细节多被遗忘。在 AI 技术日益成熟的今天，如何打造一个既高效又有技术含量的抽奖应用呢？今天，就让我们跟随通义灵码，仅用 5 分钟现场手撕一个抽奖应用吧！
vLLM 是一种便捷的大型语言模型（LLM）推理服务，旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM，用户可以轻松发起推理请求，享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战，如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等，阿里云函数计算（FC）提供了 GPU 预留实例闲置计费功能，优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外，FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式，帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说，vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项，满足不同业务需求。
