## 阿里云 ## Apache Flink的过去、现在和未来 杨克特（鲁尼） 阿里巴巴高级技术专家 ## 过去 ## 一 切从2014年开始  StratoSphere Above the Clouds  超万台 集群规模 PetaBytes 状态数据 十万亿/天 事件处理 17亿/秒 峰值能力 ## Flink 的过去 Batch Processing offline Continuous Processing & Streaming Analytics Event-driven Applications

，定义了语言建模的新标准；曾与DeepMind和CMU合作研究，首次实现小样本性能逼近全监督学习的高效对齐方法。 ii. 视觉方面。团队成员发明了MoCo，引爆了基于对比学习的视觉预训练范式，也是过去三年CVPR引用量最高的工作；发明了ShuffleNet，最高效的视觉网络结构之一；主导开发了detectron2，一个被广泛使用的视觉开源项目并被集成到Meta全线VR/AR产品中。 iii. 强 技术可以分为三层： 第一层是 scaling law 结合 next-token-prediction。这个基础对所有人都是一样的，追赶过程逐渐收敛。在这个路径上，OpenAI 现在做得更好，因为他们过去四五年投入了相应的资源。 第二层现在有两个核心问题。首先是如何通用地表示这个世界？真正的“通用”是像计算机一样，用0和1就能表示整个世界。对于基于transformer的语言模型来说，它能表示一本 和 generality 这两个条件。我不认为 BERT 没有 scalability，但是你能明显看到它没有 generality —— 不管 scale 到多大，它都不可能给你写一篇文章。多模态过去几年也是卡在架构上，缺少真正通用的、有人愿意去 scale 的模型。Diffusion 明显不是，scale 上天了它也不可能是 AGI。今天 auto-regressive 的架构带来了一些新的可能，牺牲了一些效率解决了通用性。

存储系统的发明者之一 RISC-V 是学生学习指令集架构和汇编语言编程的不错选择，二者是后续使用高级语言的基础。本书清晰地介绍了 RISC-V，还包含对其演化历史的深刻见解，以及与其他常见架构的对比。以过去的指令集架构为鉴，RISC-V 的设计者能规避一些不必要、不合理的特性，使其易于教学。虽然它很简洁，但它的强大足以在实际应用中广泛使用。很久以前我教过汇编编程的入门课，如果我现在去教这门课，我很乐意用本书作为教材。 模式的可组合性、异常/中断处理的简洁和灵活性，以及无分支延迟槽等诸多特性，都使得采用 RISC-V 架构进行相关教学更能阐述清楚上层软件与指令集架构之间、指令集架构与底层微架构之间的密切关系。 在过去数十年，我们一直跟踪国外一流大学计算机组成与系统结构相关课程的教学，从这些大学相关课程网站了解到，UC Berkeley、MIT 和 CMU 等大学从 2017 年开始就陆续改用 RISC-V 架构作为模型机进行教学或开展 面转到 RISC-V 平台的团队。这一次，怀着对 RISC-V 的感激之情、对 Patterson 教授的敬仰之心，更是为了让更多中国爱好者了解 RISC-V 的愿望，我欣然接受了谭博士的请求。 过去几年深入接触 RISC-V 后，我心中时常呈现出一种愿景——RISC-V 很可能像 Linux 那样开启开源芯片设计的黄金时代。事实上，伯克利的“科研侠客们”发明 RISC-V，就是希望“Instruction

大模型能以更少的参数量达到更高的性能 360联合北大研发：5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 ## DeepSeek出现之前的十大预判 之六 成本越来越低 过去一年，大模型成本「自由落体」 国外：GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍 国内：大模型「亏本」卖，可以「白嫖」大模型API能力 ## DeepSeek出现之前的十大预判 之七 多模态越来越重要 由文本生成迈向图像、视频、3D内容与世界模拟 DeepSeek的出现验证了我们的预判 而DeepSeek的创新更具颠覆性 ## DeepSeek是完美的颠覆式创新 颠覆式创新的四种方式 技术创新——让过去做不到的事情可以做到 体验创新——让使用起来很难很复杂的东西变得很简单易用 市场推广创新——让过去很难得到的东西可以得到 商业模式创新——让过去很昂贵的东西变得很便宜甚至免费 DeepSeek正是符合这四种创新模式的完美例子 ## DeepSeek颠覆式创新——技术创新 科学研究都将以AI为中心  ## 过去如何做蛋白质研究 1. X射线晶体衍射 2. 核磁共振 3. 冷冻电子显微镜 ![Image](/uploads/documents/6/5/8/8/658893fe61e0eb361f0c042a91e785ad/p43_2

显的变化： ● 代码补全与生成是最容易度量的指标，并且市面上也以此类为主。 在不同环节，从时间角度来计算，如代码审查、代码测试等。 ● 结合代码的问答，以减少工具切换、复制粘贴，提高效率。 过去，AI 编程工具主要针对的是个人开发者。但随着探索不断深入，我们发现，在结合团 队或组织的力量后，AI编程工具出现了以下趋势：多样的AI工具正在融入自己的开发流程中；AI工具开始融入内部的一系列规范 形态变化：从本地 AI IDE 到领域特定的智能代码生成 与通用性的 AI 辅助相比，领域特定的 AI 辅助效果更好，因为它更了解领域的特点，更容易生成符合领域规范的代码。从智能代码生成的角度来看，由于过去包含大量的语料知识，生成的代码质量更高，更符合领域规范。 在前面，我们已经看到了 AI 辅助研发中心的概念，即在一个组织中，AI 辅助研发中心可以为不同团队提供 AI 能力，以提升整体的研发效率。需要注意的是，AI 。 于是我们似乎可以判断，如果在这一波即将到来的对抗的高潮之后大模型还存在的话，康德和黑格尔关于国际关系的构想似乎就要在30年的实践里逐渐成型。“世界公民观点下的普遍历史观念”让开源大模型重新具有过去被认为的“合则两利”的性质，并形成新的共有的财产和公共的财产关系。 于是现在要问，这 30 年我们这代人怎么办？作者认为有以下几个因素决定了我们的策略： 第一，要做大模型就要做成技术主权划定的本阵营内领先，要能够占据一切基础设施；

我们现在知道了，问题出在当 pub_date 为将来时，Question.was_published_recently() 应该返回 False。我们去修改 models.py 里的方法，让它只在日期是过去的时候才返回 True: 1. # polls/model.py 2. 3. def was_published_recently(self): 4. now = timezone.now() assertIs(recent_question.was_published_recently(), True) 现在，我们有三个测试来确保 Question.was_published_recently() 方法对于过去，最近，和将来的三种情况都返回正确的值。 再次申明，尽管 polls 现在是个非常简单的应用，但是无论它以后成长到多么复杂，要和其他代码进行怎样的交互，我们都能保证进行过测试的那些方法的行为永远是符合预期的。 书栈(BookStack.CN) 构建 4. """ 5. 创建一个以 question_text 为标题，pub_date 为 days 天之后的问题。 6. days 为正表示将来，为负表示过去。 7. "" 8. time = timezone.now() + datetime.timedelta(days=days) 9. return Question.objects

别和计算机视觉，需要大量的领域知识，以至于它们通常被认为是完全独立的领域，而机器学习对这些领域来说只是一个小组件。因此，神经网络——我们在本书中关注的深度学习模型的前身，被认为是过时的工具。 就在过去的五年里，深度学习给世界带来了惊喜，推动了计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别、强化学习和统计建模等领域的快速发展。有了这些进步，我们现在可以制造比以往任何时候都更自主的汽车（不过可能没有一些公司 动化常见的任务，示例代码应该使从业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序，以满足他们的需求。以动态网页应用为例。尽管许多公司，如亚马逊，在20世纪90年代开发了成功的数据库驱动网页应用程序。但在过去的10年里，这项技术在帮助创造性企业家方面的潜力已经得到了更大程度的发挥，部分原因是开发了功能强大、文档完整的框架。 测试深度学习的潜力带来了独特的挑战，因为任何一个应用都会将不同的学科结合在一起 比如在一个有关医疗的训练数据集中，某些人群没有样本表示。想象一下，假设我们想要训练一个皮肤癌识别模型，但它（在训练数据集中）从未“见过”黑色皮肤的人群，这个模型就会顿时束手无策。 再比如，如果用“过去的招聘决策数据”来训练一个筛选简历的模型，那么机器学习模型可能会无意中捕捉到历史残留的不公正，并将其自动化。然而，这一切都可能在不知情的情况下发生。因此，当数据不具有充分代表性，甚至包含了一些社会偏见时，模型就很有可能有偏见。

382f86343b06e1a30af30cc6/p126_4.jpg) ## 注意 要启用共享资源 CSI 驱动程序，您必须使用功能门启用功能。 ##### 5.3.1. 关于 CSI 在过去，存储厂商一般会把存储驱动作为 Kubernetes 的一个部分提供。随着容器存储接口 (CSI) 的实现，第三方供应商可以使用标准接口来提供存储插件，而无需更改核心 Kubernetes 代码。 以禁用此默认存储类(请参阅管理默认存储类)。 ● AliCloud Disk CSI 驱动程序 允许您创建并挂载 AliCloud Disk PV。 ##### 5.9.2. 关于 CSI 在过去，存储厂商一般会把存储驱动作为 Kubernetes 的一个部分提供。随着容器存储接口 (CSI) 的实现，第三方供应商可以使用标准接口来提供存储插件，而无需更改核心 Kubernetes 代码。 Operator 和驱动程序，必须在升级到 OpenShift Container Platform 4.14 前卸载 4.5 Operator 和驱动程序。 ##### 5.10.2. 关于 CSI 在过去，存储厂商一般会把存储驱动作为 Kubernetes 的一个部分提供。随着容器存储接口 (CSI) 的实现，第三方供应商可以使用标准接口来提供存储插件，而无需更改核心 Kubernetes 代码。

部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基础设施，并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基础支撑。加快推动云计算创新发展，顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年，全球和我国云计算产业保持快速发展，并呈现出以下特点： 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先”（Cloud First）、“云敏捷”(Cloud Smart)之后，又出台多个 本优化、系统稳定性、云原生安全等新技术层出不穷，满足用户多样性场景需求，助力产业数字化升级。 在此背景下，中国信息通信研究院继《云计算白皮书（2012年）》之后第9次发布云计算白皮书。本白皮书聚焦过去一年多来云计算产业的新发展新变化，总结梳理国内外云计算政策、市场、技术、应用等方面的发展特点，并对未来发展进行展望。 ## 目录 一、全球云计算发展概述.....1 （一）各国加速推进云计算战略，聚焦云计算赋能行业价值 AC沙盒大赛十强中，近两年涌现出多家云原生安全初创厂商，引起了业界的广泛关注。 生态建设方面，合作伙伴成为云服务商扩大市场的新方式。合作伙伴作为连接云厂商与企业的桥梁，是云厂商长期稳定发展的保障。过去一年，全球主流云服务商积极汇聚伙伴生态、变革伙伴合作模式、坚持伙伴优先战略，合作伙伴生态被提升到新高度。一是云服务商关注到上云企业对 ISV 等合作伙伴依赖突出，通过“赢得伙伴”的战略赢得市场。随着