SOFAMesh的通用协议扩展## SOFA MESH 的通用协议扩展 邵俊雄(熊啸) 2018.08.25 ## AGENDA • SOFA MESH 介绍 • SERVICE MESH 落地的问题 • SOFA MESH 的通用落地方案 • DNS 服务寻址方案 • X-PROTOCOL 通用协议 · 问答 ## SOFA MESH • 从 ISTIO 克隆并保持同步更新 - 使用 SOFA-MOSN 代替 DUBBO 协议支持 ## SOFA MESH 的统一解决方案 • 采用 Kubernetes Native 方式落地微服务应用 • 使用 INTERFACE 作为 DNS 来寻址服务 • 开发一个通用协议处理框架 - 避免为不同的微服务框架修改 PILOT 代码 • 通过插件的方式按需支持新的协议 • 对应用代码无侵入性 • 为微服务框架提供轻量化客户端 ## 落地一个微服务框架需要的工作 Service RPC Service 关联到一个 Kubernetes 服务 RPC Service 的域名就是其接口 ## X -PROTOCOL 通用协议扩展 ## 目标 • Kubernetes Native,高性能,低侵入性的通用 Mesh 落地方案 • 支持新 RPC 框架和通信协议低成本接入 • 协议扩展对 Mesh 控制平面透明化 • 允许对协议多层次,插件化的扩展0 码力 | 28 页 | 4.73 MB | 1 年前3
AGI 趋势下的云原生数据计算系统OSC 源创会 · 上海站 · 第 104 期 AGI趋势下的云原生数据计算系统 演讲人:徐阳 ## 拓数派:大模型数据计算系统先行者 企业介绍 ● 拓数派(OpenPie)是立足于国内的基础数据计 算领域高科技创新机构; ● 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学家团队和数字化转型团队; ● 国内虚拟数仓和eMPP技术提出者,不断在数据 计算引擎方向进行创新,全面拥抱AI技术趋势。  ## 中国AGI发展趋势 中国AGI市场融资非常活跃,AGI顶级人才非常欠缺,整个市场将长期保持快速增长态势。  Learned Weights # AI's coming of age The progress into the AGI phase and the beginning of true autonomy. 的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开 任务。 |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| |强弱判断|并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型|通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力| ## 通用模型 - 需显式引导推理步骤(如通过CoT提示),否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板(如要求分步思考、提供示例)。 ## 关键原则 ## 模型选择 1 优先根据任务类型而非模型热度选择(如数学任务选推理模型,创意任务选通用模型)。 ## 提示语设计 2 - 推理模型:简洁指令,聚焦目标,信任其内化能力。(“要什么直接说”)。 - 通用模型:结构化、补偿性引导(“缺什么补什么”)。0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 1 年前3
星际争霸与人工智能## 星际争霸与人工智能 阿里巴巴认知计算实验室 龙海涛 ## Why StarCraft?  300/300 300/300 Psi Used: 120 ## Protoss Pylon Psi Provided: 8 Total0 码力 | 24 页 | 2.54 MB | 2 年前3
人工智能安全治理框架 1.04fa74376/p1_1.jpg) ## 人工智能 安全治理框架 全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 ## 目录 1. 人工智能安全治理原则 ..... 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ..... 2 3. 人工智能安全风险分类 ..... 3 3.1 人工智能内生安全风险 ..... 3 3.2 人工智能应用安全风险 ..... 5 4. 技术应对措施 技术应对措施 ..... 7 4.1 针对人工智能内生安全风险 ..... 7 4.2 针对人工智能应用安全风险 ..... 9 5. 综合治理措施 ..... 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ..... 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ..... 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ..... 13 6.3 重点领域使用者安全应用指引 ..... 14 社会公众安全应用指引 ..... 15 # 人工智能安全治理框架 (V1.0) 人工智能是人类发展新领域,给世界带来巨大机遇,也带来各类风险挑战。落实《全球人工智能治理倡议》,遵循“以人为本、智能向善”的发展方向,为推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方,就人工智能安全治理达成共识、协调一致,有效防范化解人工智能安全风险,制定本框架。 ### 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 9 月前3
Trends Artificial Intelligence
human many hours... ...Deep research marks a significant step toward our broader goal of developing AGI, which we have long envisioned as capable of producing novel scientific research. - OpenAI Deep Research Scheduling Next Frontier For AI = Artificial General Intelligence Artificial General Intelligence, or AGI, refers to systems capable of performing the full range of human intellectual tasks – reasoning, planning knowledge across domains. Unlike current AI models, which excel within specific (albeit broad) boundaries, AGI would be able to operate fully flexibly across disciplines and solve unfamiliar problems without retraining0 码力 | 340 页 | 12.14 MB | 1 年前5
经典算法与人工智能在外卖物流调度中的应用49cfa61606eb57df64b13fa12217/p4_3.jpg) ## 一 .外卖订单的智能调度系统 ### 二. 智能调度系统的大数据分析监控 ### 三. 智能调度系统中的人工智能 ## 提纲   ## 一 .外卖订单的智能调度系统 ### 二. 智能调度系统的大数据分析监控 ### 三. 智能调度系统中的人工智能 ## 外卖订单智能调度系统发展历程 ### 调度系统1.0  ### 一. 外卖订单的智能调度系统 ### 二. 智能调度系统的大数据分析监控 ### 三. 智能调度系统中的人工智能 ## 智能调度系统的分析监控 0 码力 | 28 页 | 6.86 MB | 2 年前3
国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)# 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南 (2024版) 为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能的部署要求,贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工智能治理倡议》,进一步加强人工智能标准化工作系统谋划,加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水平赋能需求的标准体系,夯实标准对推动技术进步、促进企业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用,更好推进人工智能赋能新型工业化,特制定本指南。 化,特制定本指南。 ## 一、 产业发展现状 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,正成为发展新质生产力的重要引擎,加速和实体经济深度融合,全面赋能新型工业化,深刻改变工业生产模式和经济发展形态,将对加快建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础层、框架层、模型层、应用层等4个部分。其中,基础层主要包括算力、算法和数据,框架层主要是指用于模 发的深度学习框架和工具,模型层主要是指大模型等技术和产品,应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展,形成庞大市场规模。伴随以大模型为代 表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善人工智能产业标准体系。 ## 二、 总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前3
Moonshot AI 介绍## Moonshot AI 介绍 ## 公司介绍 - 北京月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)是一家专注于通用人工智能领域的公司。公司致力于寻求将能源转化为智能的最优解,通过产品与用户共创智能,实现普惠AI。 • 成立时间:2023年3月1日 • 产品 Kimi 智能助手(网页版:kimi.ai、App 和小程序搜索 “Kimi 智能助手” 即可),发布时间 2023 年 10 本文还试图回答另一个外界普遍关心的问题:一家新创立的 AGI 公司如何超越 OpenAI?杨植麟的答案是 tech vision,一号位要能做出技术判断,同时还能拍板执行。一个具体的例子是,月之暗面希望比 OpenAI 更关心用户,原因是杨植麟判断用户数据的 scale up 的效果最终会超越 base model 自身。 杨植麟对于用 transformer 这个概率模型的思想基础走向 AGI 也很有信心,用他的话说 “如果你有 “如果你有 10 亿的 context length,今天看到的问题都不是问题”。 AGI:AI 本质就是一堆 scaling law 海外独角兽:我们把 LLM 的训练比作登月,月之暗面的名字也和登月相关。你怎么看现在创业公司的 LLM 训练,在 GPU 和算力资源有限的条件下,还能实现登月吗? 杨植麟:“登月”有几个不同的生产要素,算力肯定是一个核心,但还有其他的。 你需要一个同时满足 scalability0 码力 | 74 页 | 1.64 MB | 2 年前3
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