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DeepSeek-V3 高效训练关键技术分析
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开，深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术，探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
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网易实践：用Apache Kyuubi构建云原生Spark网关
本文基于网易数帆软件工程师、Apache Kyuubi/Zeppelin PMC 成员潘成老师的分享整理汇总。通过本文，可以从网易在 Spark 服务化的经验中，学习如何使用 Apache Kyuubi 构建统一的 Spark 网关，既满足业务团队多样的 Spark 使用方式，又可以适配不同基础设施环境中多样的 Spark 部署方式。
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大白话说清楚DeepSeek的蒸馏技术到底是什么？
DeepSeek R1火了之后，模型蒸馏这个词儿也跟着火了。一方面，OpenAI暗戳戳的（其实已经算明指了）表示DeepSeek就是用GPT的数据来做的蒸馏（别人说你起诉啊，OpenAI又说不）；另一方面，的确真有很多知名的公司利用R1版模型蒸馏出更多小模型，有基于Llama的，也有基于Qwen的，效果都不错。
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数据中心计算引擎的前路：CPU篇
新年伊始，数据中心计算引擎一直是我们重点关注的领域。为此，我们花时间整理了一套涵盖2023年至2027年的CPU、GPU和AI加速器的综合路线图。今天，我们将聚焦于目前市场上现有的以及即将推出的主流CPU，GPU和定制AI加速器则会另行讨论。
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从铜线到云端：网络技术的跨越与未来趋势
本文围绕物理网络和云网络基础知识科普进行展开，最后浅谈在AI大模型浪潮下云网络的演进方向。
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豆包视角：DeepSeek震撼硅谷——从发布到全球影响力的飞跃之旅
在科技飞速发展的当下，人工智能领域的每一次突破都备受瞩目。2023年成立的中国人工智能初创公司DeepSeek，自发布以来便如一颗耀眼的新星，迅速在全球范围内掀起波澜。它的出现，不仅改变了人工智能领域的竞争格局，更对美国乃至全球的科技产业、资本市场和社会发展产生了深远影响。
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十亿级订单系统的数据库查询性能优化之路
系统概要：BIP采购系统用于京东采销部门向供应商采购商品，并且提供了多种创建采购单的方式以及采购单审批、回告、下传回传等业务功能。系统价值：向供应商采购商品增加库存，满足库存周转及客户订单的销售，供应链最重要的第一环节。
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货拉拉H5页面性能测试实践
H5开发因其跨平台兼容性而备受青睐，为了支持业务的快速发展，H5页面在应用程序中的使用比例不断增加。随着应用不断丰富的功能，H5页面的复杂度也随之提升，这对应用的性能以及质量保障工作提出了更高的要求。
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货运AI安全防控——违规载人治理
如何有效提升货运安全性成为了行业亟待解决的问题。随着人工智能技术的不断进步，AI为货运安全防控提供了新的解决思路。接下来将详细介绍货运安全防控的挑战和解决思路。
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B站评论系统背后的多级存储架构，原来流畅是这样炼成的
评论是 B站生态的重要组成部分，涵盖了 UP 主与用户的互动、平台内容的推荐与优化、社区文化建设以及用户情感满足。B站的评论区不仅是用户互动的核心场所，也是平台运营和用户粘性的关键因素之一，尤其是在与弹幕结合的情况下，成为平台的标志性特色。
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华为计算产业：开源开放，引领数字变革新征程
近日，在主题为“共建开放生态 共赢数智未来”2025新春媒体沙龙会上，华为分享了在计算产业生态建设方面的成绩单，华为具体交出了怎样的答卷呢？我们一一解读。
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微软代码埋雷，Linux内核6.13险翻车，英特尔和AMD紧急救场
微软为改善x86_64/AMD64（即64位AMD和英特尔CPU）架构性能所贡献的代码，在未经x86内核维护者确认（Ack）的情况下就被推送，这一失误险些导致Linux内核6.13版本“翻车”。
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金融风控领域的大模型落地实践
智能体在金融领域的应用包括欺诈调查与数据分析助手，预示着通过大模型辅助构建类 AGI 系统的可能性，能够进一步提升金融风控的效率与效果，在金融领域拥有广泛的应用前景。本文将分享 Akulaku 在金融风控领域的大模型落地实践。
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什么？！Redis也可以是成本优化利器
本文将从概念、设计、实现和适用场景等多个维度介绍Redis Stream在交通模块的应用。
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百度视频搜索架构演进
随着信息技术的迅猛发展，搜索引擎作为人们获取信息的主要途径，其背后的技术架构也在不断演进。本文详细阐述了近年来视频搜索排序框架的重大变革，特别是在大模型技术需求驱动下，如何从传统的多阶段级联框架逐步演变为更加高效、灵活的端到端排序框架。
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OpenAI故障复盘｜如何保障大规模K8s集群稳定性
本文通过OpenAI近期遭遇的重大服务中断事件作为案例，深入分析了Kubernetes (K8s) 架构在大规模集群环境下的稳定性挑战，以及阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性的。
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抖音集团离线数仓血缘基础能力的构建与应用
企业数据建设面临两大类问题：第一类问题：聚焦于如何有效识别数据传输链路，特别是在各公司离线数仓规模持续扩大的背景下。用户常遇到以下挑战：首先，针对多业务线场景，需要明确某一 Hive 表中包含哪些业务线的数据，以及某个业务线的数据具体存储在哪些 Hive 表中。这要求企业具备标签识别能力，以清晰界定业务范围。
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网页结构建模在低质采集站上的识别应用
百度搜索拥有着几十亿级的流量，作弊团伙通过各种各样的手段妄想从巨大的流量中不劳而获。搜索反作弊团队维护百度搜索生态安全和质量，经过不断探索并利用前沿技术过滤低质作弊网页，保护真正付出劳动的站长的利益。本文介绍了基于MarkupLM的网页建模方式，引入XPath embedding自动化提取作弊页面结构特征，并与文本结合来进行采集站点识别。
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小红书数据一致性校验能力探索与实践
本文主要介绍数据一致性校验如何结合小红书的业务进行实践并落地，以及数据一致性校验在小红书内部拿到的实际收益。
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链路诊断优秀实践：1分钟定位错慢根因
本文聚焦于线上应用的风险管理，特别是针对“错”（程序运行不符合预期）和“慢”（性能低下或响应迟缓）两大类问题，提出了一个系统化的根因诊断方案。线上应用风险主要分为“错”、“慢”两大类。其中“错”的原因通常是程序运行不符合预期，比如 JVM 加载了错误版本的类实例，代码运行进入异常分支，环境配置错误等。
