Ray是一个开源分布式计算框架，专为支持可扩展的人工智能（AI）和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算，使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景，并构建了丰富而成熟的技术生态。
通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
本文侧重于能力总结和实操搭建部分，从大模型应用的多个原子能力实现出发，到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba，提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
本文章基于业务实践，总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验，为相似场景提供可行的借鉴方法。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
Apache Dubbo 3.3.3（即将发布）实现了与 OpenAPI 的深度集成，通过与 OpenAPI 的深度集成，用户能够体验到从文档生成到接口调试、测试和优化的全流程自动化支持。不论是减少手动工作量、提升开发效率，还是支持多语言和多环境，Dubbo 3.3.3 都展现了其对开发者体验的极大关注。结合强大的 Mock 数据生成和自动化测试能力，这一版本为开发者提供了极具竞争力的服务治理解决方案。如果你正在寻找高效、易用的微服务框架，Dubbo 3.3.3 将是你不容错过的选择。
