http://www.infoq.com/cn/articles/new-big-data-hadoop-query-engine-apache-calciteApache Calcite是面向Hadoop新的查询引擎，它提供了标准的SQL语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力，除此之外，Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎。正是有了这些诸多特性，Calcite项目在Hadoop中越

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1. 简介（Introduction）自以gpt3为代表的大语言模型问世以来，纯文本模态的大模型和多种模态混合的多模态大模型都获得了迅速的发展，无论是学术界还是工业界。文本模态的大语言模型几乎学习了目前人类能够从公开渠道获取到的所有的文本数据，结合模型规模的扩大以及模型“涌现”能力，使得大语言模型的“智能”、“记忆”、“推理”、“对话”、“创作”等多方面的能力得到了长足的发展。互联网发展到今天，除

http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239  互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，Dubbo是一个分布式服务框架，在这种情况下诞生的。现在核心业务抽取出来，作为独立的服务，使前端应用能更快速和稳定的响应。 第一：介绍Dubbo背景

1. 简介（Introduction）自以gpt3为代表的大语言模型问世以来，纯文本模态的大模型和多种模态混合的多模态大模型都获得了迅速的发展，无论是学术界还是工业界。文本模态的大语言模型几乎学习了目前人类能够从公开渠道获取到的所有的文本数据，结合模型规模的扩大以及模型“涌现”能力，使得大语言模型的“智能”、“记忆”、“推理”、“对话”、“创作”等多方面的能力得到了长足的发展。互联网发展到今天，除

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通过系统地移除（或“消融”）模型中的某些部分，并观察这种变化如何影响模型的性能，研究者可以深入了解各个组件在模型中的贡献程度，从而指导模型的改进和优化。然后，逐一或组合地移除模型中的某些组件，如特定的层、算法、特征等，每次修改后都重新训练模型并评估其性能。优化模型：基于消融实验的结果，研究者可以识别出对模型性能贡献较小的组件，并考虑将其移除或替换，以优化模型的整体性能。理解模型：通过逐步移除模型的

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通过系统地移除（或“消融”）模型中的某些部分，并观察这种变化如何影响模型的性能，研究者可以深入了解各个组件在模型中的贡献程度，从而指导模型的改进和优化。然后，逐一或组合地移除模型中的某些组件，如特定的层、算法、特征等，每次修改后都重新训练模型并评估其性能。优化模型：基于消融实验的结果，研究者可以识别出对模型性能贡献较小的组件，并考虑将其移除或替换，以优化模型的整体性能。理解模型：通过逐步移除模型的