Serverless 与云实例的本质区别与实践详解
1. 引言：为什么要对比 Serverless 和云实例 在云原生时代，Serverless（无服务器架构）和云实例（如虚拟机、ECS、EC2、Kubernetes 容器等）成为企业 IT 架构的两大主流选择。二者在资源管理、运维模式、成本结构、弹性扩展、性能表现、安全合规等方面有本质区别。理解这...
2025年7月22日
2 分钟
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1. 引言：为什么要对比 Serverless 和云实例 在云原生时代，Serverless（无服务器架构）和云实例（如虚拟机、ECS、EC2、Kubernetes 容器等）成为企业 IT 架构的两大主流选择。二者在资源管理、运维模式、成本结构、弹性扩展、性能表现、安全合规等方面有本质区别。理解这...
1. 研究背景与意义 人类大脑如何在真实世界的对话中处理和理解语言，是神经科学和人工智能领域长期未解的核心问题。传统神经语言学研究倾向于将语言分解为语音学、音系学、形态学、句法、语义和语用等子领域，分别建模，但这种“分而治之”的方法难以还原日常对话中多层次、动态、上下文依赖的语言处理过程。心理语言...
1. Stable Diffusion 3.5 概述 Stable Diffusion 3.5 是一款拥有 20 亿参数的文本到图像模型，在照片级真实感、排版和提示词理解方面表现尤为出色。SD3.5 支持在 Replicate 等平台直接运行，且可用于商业用途，官方还开源了 Diffusers 和...
1. 嵌入模型基础与原理 1.1 背景与发展历程 嵌入模型是 AI 驱动的搜索、检索和推荐系统的基础。但是，Hugging Face 上有超过 100,000 个嵌入模型，选择理想的模型通常涉及在准确性、嵌入速度和成本之间进行复杂的权衡，尤其是当模型在不同应用中表现出色时。 根据我们从技术基准、客...
5 月 30 日那天，我正在刷技术动态，突然看到 Black Forest Labs 发布了一个叫 FLUX.1 Kontext dev 的新模型。它宣称能通过自然语言指令实现精准、复杂、高质量的图像编辑，这听起来像美工终结者的前奏？当时我的第一反应是："又一个噱头吧，能有多厉害？"但好奇心还是驱使...
在弹性部署服务中，推理性能的优化是确保系统高效运行和用户体验的关键。尤其在深度学习服务中，如何确保硬件资源的高效利用，如何排查瓶颈，并选择最佳的配置，成为了优化过程中的重点。本文将详细介绍一系列的调优建议，帮助用户从硬件、软件、部署环境等多个层面提升推理性能。 1. 检查 GPU 是否实际被使用 在...
1. K8S 功能详解：让容器配置更灵活 1.1 什么是 K8S 功能？ 想象一下，你有一套标准化的房子装修方案，但有时候你需要根据自己的需求做一些调整。K8S 功能就是这样一种 "自定义装修" 的能力。在云计算的世界里，容器就像是一个个标准化的房间，它们有统一的基础设施和配置。但现实中的业务需求...
在 AI 应用开发中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已经成为了标配功能。但很多开发者在使用 RAG 构建知识库时，往往只知其然不知其所以然。今天我们就来深入聊聊 RAG 的核心机制，看看它是如何让 AI "记住"并准确回答问题的。 RAG 技术的...
你可能觉得，像 GPT-4 这样的大语言模型（LLM）已经无所不能了，从写代码到聊哲学，样样精通。但实际上，这位“全能学霸”也有自己的烦恼。而一个巧妙的解决方案，正在变得越来越流行：给它装上一些小巧精悍的“插件”——也就是小模型。 这篇文章，我们就用大白话聊聊，为什么强大的 LLM 需要小模型来帮忙...
很多工程师在刚接触自动化和 AI 项目时，常常会混淆 Agent 和 Workflow 这两个概念，甚至认为它们是同一回事。这种误解可能会导致在系统设计时做出错误的技术选型，踩很多不必要的坑。 本文将结合一个客服系统的实践案例，深入剖析 Agent 和 Workflow 的本质区别，并提供一套清晰的...
AI 视频生成领域的发展日新月异，几乎每周都有新的模型发布，让人眼花缭乱。从字节跳动的 Seedance 到谷歌的 Veo，再到快手的 Kling，每一个新模型都在挑战着我们对内容创作的想象力。然而，对于广大用户来说，如何在众多选择中找到最适合自己需求的工具，成了一个难题。 这篇文章将为你提供一份全...
大型语言模型（LLM）的知识受限于其训练数据，这是一个众所周知的痛点。检索增强生成（RAG）技术应运而生，它如同一座桥梁，将这些强大的基础模型与企业所需的实时、动态信息连接起来，极大地拓展了 AI 的能力边界。RAG 将 LLM 从一个封闭的知识库，转变为一个能够提供准确、实时且紧密贴合上下文的动态...
1. 上下文工程：超越提示工程，推动 AI 发展 1.1 如何优化 AI 的"思考"内容 如果你已经接触 AI 一段时间了，你就会遇到提示词（prompt）的概念——这是你向 ChatGPT 等 LLM 发出指令的方式。 事实证明，你可以采取一些措施来更好地制作提示词，以提高结果质量。这种技巧被称...
在现代 IT 基础设施中，虚拟化技术已经成为云计算、容器化部署和 DevOps 实践的基石。作为工程师，深入理解虚拟化的技术原理和发展脉络，对于架构设计和技术选型具有重要意义。 1. 技术起源与历史发展 虚拟化并非近年来的新概念。早在 1960 年代，IBM 的大型机系统（如 System/360）...
开篇：为什么冷启动会让开发者抓狂？ Serverless 应用开发者经常面临一个性能瓶颈：用户首次访问应用时响应时间显著延长，但后续访问速度正常。这种现象被称为"冷启动"，是 Serverless 架构的固有特性。 冷启动发生在 Serverless 平台需要从零开始创建新的执行环境时。当没有可用...
还记得第一次体验 ChatGPT 时的震撼吗？那种"这真的是机器写的？"的惊讶感，至今让很多开发者印象深刻。 大型语言模型（LLM）正在改变我们对 AI 能力的认知。从写代码到分析数据，从客服聊天到创意写作，这些模型几乎无处不在。但它们真的有那么神奇吗？又面临哪些现实挑战？ 作为技术人员，我们需要冷...
🎉 重磅消息！🎉 我们「共绩算力」平台又双叒叕给大家带来好东西啦！就在这两天，开源社区迎来了一个超级明星——Flux Kontext Dev！而我们当然是第一时间就安排上了，让大家可以轻松体验这个超酷的新模型！ 划重点：图像编辑从此进入“语境”时代 以往的图像生成与编辑，常常在指令复杂时“不知所...
1. 引言：为什么要定制大模型？ 大型语言模型（简称“大模型”）开箱即用，功能强大：能回答问题、写诗作赋、构思菜谱、编写代码。但它们未必能精准契合你的特定用例，给出的答案可能过于笼统、格式不佳，甚至有误。 幸运的是，我们可以通过定制来让大模型满足需求。大模型的定制主要有三个层次： 1. 提示工程...
共绩科技 2023 年成立于清华，专注于构建融合算力与电力的智能调度网络，旨在提供平价、可靠、绿色的算力服务，使 AI 技术真正普及至每个人。通过精细调度算法，已为多家 AIGC 领军企业及科研机构提供高效算力，目标提升资源利用率 60%。作为一群清华背景的年轻创新者，我们在 2023 年秋季获得奇绩创坛等投资，正引领算力革命，开启普惠科技新篇章。
