如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了 说明 全托管K8S 全托管K8S服务带来了发布和扩容效率的提升、更稳定的容器运行时、节点自愈能力，结合发 布自动化、资源管理自动化等能力可以实现应用与基础设施层的全面解耦 统一化ServiceMesh 将应用的分布式复杂性问题托付给Mesh层的数据面和控制面组件，实现全链路精准流量控制、 资源动态隔离以及零信任的安全能力，保证应用架构的稳定性目标的实现。 Serverless化 极大地降低了开发人

DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务

Nacos 配置模型 21 Nacos 内核设计 28 Nacos ⼀致性协议 28 Nacos 自研 Distro 协议 38 Nacos 通信通道 42 Nacos 寻址机制 56 Nacos 服务发现模块 63 Nacos 注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置⼀致性模型 97 Nacos 建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 官网：https://nacos.io/ 仓库：https://github.com/alibaba/nacos Nacos 优势 易⽤：简单的数据模型，标准的 restfulAPI，易用的控制台，丰富的使用文档。 稳定：99.9% 高可用，脱胎于历经阿里巴巴 10 年生产验证的内部产品，支持具有数百万服务的大 规模场景，具备企业级 SLA 的开源产品。  开放性，设计和讨论保持社区互动和透明，方便大家协作。 架构图 整体架构分为用户层、业务层、内核层和插件，用户层主要解决用户使用的易用性问题，业务层主 要解决服务发现和配置管理的功能问题，内核层解决分布式系统⼀致性、存储、高可用等核心问题， 插件解决扩展性问题。 Nacos 架构 < 18 用户层  OpenAPI：暴露标准 Rest 风格 HTTP 接口，简单易用，方便多语言集成。

DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务

For Culture & Art 文、图、乐、剧 Innovator For Social 智能角色交互体 Innovator For Science & Industry 行业大模型 基座大模型 人机协同 Chatbot •自然语言对话 Reasoner •基本的推理和问 题解决能力 Agent •代表用户执行任 务，具备自主行 动能力 Innovator • 参与发明和创造， • 致力于人机协同和人机共生领域的世界级团队，专注于打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与AI共生发展的学术与实践模式。 团队愿景 • 李默非（清华大学人工智能学院拟录博士生）：人机共生之基座大模型研究研发 • 何静（清华博士后、北航助理教授）：人机共生之快生引擎研究研发 • 尤可可（清华博士后、北石化助理教授）：人机共生之AIGC短视频 • 安梦瑶（清华大学博士后）：人机共生之AI诊疗研究 • 向安玲（清华博士后、中央民大助理教授）：人机共生之AI数据分析领域 • 马绪峰（清华博士后、同济大学助理教授）：人机共生之文化艺术创作 成员及核心研究方向 赛事 奖项 2024 “AI4S Cup LLM 挑战赛” 大模型科学文献分析赛道 一等奖 2024 Kaggl e The Learni ng Agency Lab - PII Data Detecti on 金牌 金山办公2024中文文本智能校对大赛 第二名

• DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl-o1正式版。 融入保加利亚红椒粉与希腊酸奶，制成空气感慕斯 3.香肠脆粒 - 伊比利亚辣肠低温烘烤后粉碎成黄金脆粒 4.薄荷冷萃油 - 液态氮急冻薄荷叶萃取的翡翠色精油 ???️ 味觉风暴： •第1层：青椒脆片释放灯笼椒特有的清甜 •第2层：烟熏红椒粉在慕斯中爆破出暖意 •第3层：辣肠碎粒带来咸鲜微辣的颗粒感 •终章：薄荷冷萃油在舌尖炸开极地般的清凉 ??? 分子料理技法： 1.反卷造型：将传统卷物内外翻转，脆网外露包裹柔嫩内馅 2.温 Dataset），这个数据集 是一个著名的问答数据集，基于维基百科数据生成，并且数 据是2020年之前的。 AI幻觉问题抽取：多数据集 问题加载 探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社 会现象（如极化和错误信息传播）中的表现，特别 是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模 拟多个虚拟代理，讨论“气候变暖”、“转基因食 品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具 有科学共识的话题。 实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进

AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 5政企、创业者必读 大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。你相不相信？ 大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 建立AI信仰 6政企、创业者必读 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力 能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI

Ø定义可编程的网络模型，核心方法，监控指标 Ø定义可扩展的插件机制PROTOCOL 5 Ø定义编解码核心数据结构 üMesh处理三段式：Headers + Data + Trailers Ø定义协议Codec核心接口 ü编码：对请求数据进行编码并根据控制指令发送数据 ü解码：对IO数据进行解码并通过扩展机制通知订阅方 •定义扩展机制通知解码事件STREAMING 6 Ø定义Stream模型 ü 向上确保协议行为一致性 为网络协议请求/响应提供可编程的抽象载体 ü 考虑PING-PONG，PIPELINE，分帧STREAM三种典型流程特征 Ø定义Stream生命周期，核心事件 Ø定义Stream层编/解码核心接口 ü 核心数据结构复用Protocol层 Ø定义可扩展的插件机制 Ø对于满足请求Stream池化的需求 Ø需处理上层传入的状态事件PROXY 7 Ø基于Stream抽象提供多协议转发能力 Ø执行Stream扩展Filters bytes stream stream bytes Network Network Protocol Stream Proxy Proxy Protocol Stream Network Network线程模型 0.1.0 9 Client Listener Read / Codec Read / Codec Read / Codec accept Stream Event Handler Pool

服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信（主要是七层通信）的云原生基础设施层： Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来，使用一个专用层次来实现，Service Mesh 对应用透明，因此应用 可以无需关注分布式架构带来的通信相关问题，而专注于其业务价值。 MCP Adapter https://github.com/istio-ecosystem/consul-mcp 欢迎大家试用、共建！ 4 Istio 流量管理 – 控制面 – 流量管理模型 Gateway Virtual Service Destination Rule 外部请求 内部客户端 Service2 Service1 网格内部 定义网格入口 • 服务端口 • Host • TLS 对外请求 对外请求（Passthrough/ServiceEntry） 缺省路由 （服务名） 5 Istio 流量管理 – 数据面 – Envoy配置模型和xDS协议 ADS Server LDS RDS CDS EDS Envoy 配置模型的主要概念： • Downstream：连接到 Envoy 的下游 Host，发送请求并接收响应。 • Upstream： 上游 Host 接收来自 Envoy

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1294 10.2.5 乐观事务模型下写写冲突问题排查· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1297 10 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2630 14.3.15 TiFlash Pipeline Model 执行模型 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2631 14 4/vector-search-overview">向量搜索功能（ �→ 实验特性） 向量搜索是一种基于数据语义的搜索方法，可以提供更相关的搜索结果。作为 AI 和大语言模型 (LLM) �→ 的核心功能之一，向量搜索可用于检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)、 �→ 语义搜索、推荐系统等多种场景。 40