而未来，大模型的作用机理，也会让AI时代的原生App开发经历范式转变。“以前，探索产品PMF可能是解锁手机密码，需要试一个个密码，但未来，可能是由产品经理指出一个区间，借助大模型的暴力计算，来找到最好的解决方案。”他表示。 以下是演讲实录，内容经36氪编辑： 杨植麟：大家好！今天非常高兴有机会来到这里，也感谢36氪的邀请，今天我分享的主题是《AGI需要真实的规模化》。 先从50年前的一个摇滚乐队开始讲起。1973年的时候，著名的摇滚乐队Pink onshot已经寄托着杨植麟一些很“黑镜”的预想：在未来，如果机器能够掌握一个人一生的信息，人们就会拥有自己的AI分身，这个AI分身共享了你的所有记忆，无异于另一个你。 以下为36氪与杨植麟的对话实录，经36氪编辑整理： ## o2 ## 时隔七年，两次AI创业 36氪：先来聊聊这次产品发布吧。很多大厂、创业公司都会选择先发一个具体的大模型，开源或者闭源的都有。大模型已经火了半年后，Moonshot如今选择先发一个To 所有这些挑战最后都反映到一个核心指标——人才密度。 人才密度决定了以上提到的各个问题的解决程度，能做到多好。这里的人才密度可能又分为几个方面： 第一，团队有没有训练过这些东西的经验。因为经验本身就是一个踩坑的过程，你可以从你以前的经验里面去学习。 其次，团队有没有信息，比如说你跟这个圈子离得比较近一点，可以更及时地获得一些有价值的信息。 第三，团队有没有面对未知的问题的创新能力。因为你不可能说所有东

邀您进入EGO会员预报名群 立即报名 TECHNOLOGY EGO ## TABLE OF CONTENTS AI训练的业务情况 AI训练的痛点 为什么用K8S 基于K8S的AI训练 一次踩坑经历 接下来的工作 ## AI训练流程  挂载：RO 训练任务 API-Serving 人脸识别 ☐ 人 ## TABLE OF CONTENTS AI训练的业务情况 AI训练的痛点 为什么用K8S 基于K8S的AI训练 一次踩坑经历 接下来的工作 ## AI训练的痛点-流程 - 算法工程师写脚本来控制，难管理 - 失败重试很麻烦，需要人肉盯着 ## AI训练的痛点-GPU • 计算密集型 • GPU：多人共用，难以管理、隔离、协调 • 服务端单点，扩展性差 - 支持客户端数到一定程度，性能很差 ## TABLE OF CONTENTS AI训练的业务情况 AI训练的痛点 为什么用K8S 基于K8S的AI训练 一次踩坑经历 接下来的工作 ## 可选项 • Docker Swarm：功能弱，尚在迭代 • Rancher：偏小众，没社区 • Mesos or Kubernetes? 趋势比对 |mesosSearch

RocketMQ HA 核心工作机制 39 1.5 踩坑记：rocketmq-console 消费 TPS 为 0，但消息积压数却在降低是个什么“鬼” 49 1.6 RocketMQ 一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢？ 64 1.7 一次 RocketMQ 进程自动退出排查经验分享 78 1.8 RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 82 1.9 RocketMQ 消息发送 system system busy、broker busy 原因分析与解决方案坑 91 1.10 再谈 RocketMQ broker busy 104 1.11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失 115 1.13 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换实战 121 1.14 RocketMQ 命令更新消息组 whichBrokerWhenConsumeSlowly、brokerId，特别是其 brokerId 不要设置为 0，不然从从服务器拉取一次后，下一次拉取就会从主去拉取。 ### 1.5 踩坑记：rocketmq-console 消费 TPS 为 0，但消息积压数却在降低是个什么“鬼” ## 一、 背景 上周六的 19:00，接到项目反馈，他们的项目从昨天的 23:00 就停止消费了

Preview |Index|\| Time|\| Data Volume| |---|---|---| |0|06-08-15:54:16 2023|211| |||| ## 胶囊测温仪 Slint踩坑 开荒 数据渲染BUG 不同层级覆盖后触发问题 部分不完善的 官方组件不完善 属性暴露太少 图片切换时卡顿 Flickrable 底部图层按键/滚轮 触发 图片切换时直接改图片地址导致卡顿 社区  ## 胶囊测温仪 Slint踩坑 开荒 ## 隐藏页面 ## 可变图表 ## 分页表格 |Index|Time|Temperature| |---|---|---| |92|2023-05-24 19:20:34|28.65625|

Meetup #5 广州站 ## 唯品会Service Mesh的实践分享 郑德惠 2019.1.6 • 唯品会内部Service Mesh的演进 • 与Istio的区别 • 实践中踩过的坑 • 今年规划（Roadmap） ## 内部Service Mesh的演进 ### 服务化体系1.0 Service Registry Service Config Center ![I i-vip-com-p0001" we 备用银联接口实例 label"osp-noah-demo-api-vip-com-p0002" we 标音肥条佳 ## 实践中踩过的坑 ## ZooKeeper的强耦合 - 初始设计没有抽象服务注册发现和服务配置的接口，直接操作ZK并且依赖了ZK的特性和原语 • ZK弊端显现 • 跨机房多活问题 • 性能问题 宠物对待

## 那些年我们踩过的坑 ## 坑1-ZK事件丢失 Event notify or not? Curator-client-A Add data change Listener for Path Set PathA=0 Client-B Set PathA=1 Set PathA=0 解决办法： 监听逻辑不做值判断，只做事件判断；保证处理逻辑幂等。 ## 坑2-ZK掉线恢复后状态改变 断线前未完成的ZK操作继续执行 Executor-B 接管分片1 分片1的zk数据被修改 解决办法： 断线重连后要判断连接sessionid是否已发生改变，如果发生改变，则不再继续之前的操作 ## 坑3-Quartz反复销毁重建导致OOM  er_instance #1021 QuartzScheduler:3tsjb6q_scheduler_instance ## 解决办法: 自实现定时调度线程，一个作业一个线程调度器。 ## 坑4-Treecache导致zk watch大量增长 ## MsgBatchTaskProcessJob config 4 servers GD6-SATURN-VIP-1 processSuccessCo