蚁群、蜂群的智慧，大模型也可以有，谷歌等机构群体智能研究亮相
蚁群和蜂群以其独特的群体智能行为著称，如分布式决策、自组织性和鲁棒性。这些特性启发了科学家将群体智能原理应用于大模型的构建，以实现更高效、更智能的系统。谷歌等机构已通过模拟这些行为，开发出如“蚁群优化”算法等成果，显著提高了计算效率和系统的鲁棒性。然而，群体智能的应用仍面临通信协调、个体差异性和可解释性等挑战。
云上真有无穷算力吗？
本文探讨了云计算环境下“算力无限”的误区，指出即使云上硬件资源看似无限，但由于网络延迟、算法模型限制及成本等因素，实际运算效率未必能线性扩展。文章强调了提高单机运算效率的重要性，推荐使用SPL等工具优化算法，以实现更高性能。
大规模语言模型与生成模型：技术原理、架构与应用
本文深入探讨了大规模语言模型（LLMs）和生成模型的技术原理、经典架构及应用。介绍了LLMs的关键特点，如海量数据训练、深层架构和自监督学习，以及常见模型如GPT、BERT和T5。同时，文章详细解析了生成模型的工作原理，包括自回归模型、自编码器和GANs，并讨论了这些模型在自然语言生成、机器翻译、对话系统和数据增强等领域的应用。最后，文章展望了未来的发展趋势，如模型压缩、跨模态生成和多语言多任务学习。
【赵渝强老师】阿里云大数据生态圈体系
阿里云大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）提供大规模数据存储与计算，支持离线批处理。针对实时计算需求，阿里云推出Flink版。此外，阿里云还提供数据存储服务如OSS、Table Store、RDS和DRDS，以及数据分析平台DataWorks、Quick BI和机器学习平台PAI，构建全面的大数据生态系统。