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马逊云科技re:Invent全球大会发布了Amazon Lambda SnapStart，基于Java函数的重大改进，专门解决了Java函数冷启动引起的延迟问题。Lambda SnapStart可将Lambda函数冷启动持续时间从超过6秒降低至不到200毫秒，并使延迟率降低90%，而且无需额外费用，而且通常无需更改用户的功能代码。Lambda SnapStar MicroVM快照是一种机制，通过该

如何进行微服务架构设计呢？简单来说可分为下面三个步骤：第一步，把应用中关键的需求定义出来；第二步，识别出采用微服务架构时应用中所包含的所有服务；第三步，将第一步所定义出的关键需求作为架构需求的场景来描述服务之间如何进行协作。这个步骤很像单体架构下我们所做的系统高层架构设计，通过高层架构设计会识别并定义出各个业务领域模型，这些业务领域模型包含了业务对象的关键操作流程，通过这些业务领域模型就可以辅助我

本论文介绍了一种能够实现全双工操作的生成性对话系统，允许无缝互动。该系统基于大型语言模型（LLM），并与感知模块、运动功能模块以及一个简单的有限状态机（称为神经FSM）结合。感知和运动功能模块协同工作，使系统能够同时与用户进行说话和聆听。LLM生成文本标记以响应查询，并通过发出控制标记给神经FSM来自主决定何时开始回应、等待或打断用户。这些任务通过在实时对话的序列化视图上进行下一个标记的预测来完成

大型语言模型(llm)可以对广泛的信息进行检索、推理和推断。在健康方面，迄今为止，大多数LLM工作都集中在临床任务上。然而，很少整合到临床任务中的移动和可穿戴设备为个人健康监测提供了丰富、连续和纵向的数据来源。本文提出一个新模型，个人健康大型语言模型(PH-LLM)，一个经过微调的Gemini版本，用于对数字时间序列个人健康数据的文本理解和推理，用于睡眠和健身应用。

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大型语言模型（LLMs）在理解和推理长文本上下文方面的能力是各领域进步的关键。然而，它们在识别相关上下文和记忆搜索方面仍存在困难。为了解决这个问题，我们引入了Query-aware Inference for LLMs（Q-LLM）系统，该系统旨在像人类认知一样处理广泛的序列。通过专注于与给定查询相关的记忆数据，Q-LLM能够在固定窗口大小内准确捕捉相关信息，并为查询提供精确答案。它不需要额外的训

在传统的RAG框架中，检索单元通常较短，如100字的维基百科段落。检索器需要在庞大的语料库中搜索，这增加了检索负担。为了减轻这种负担，作者提出了LongRAG框架，包括“长检索器”和“长阅读器”，将整个维基百科处理成4K-token的单位，使检索单元减少至60万，大大减轻了检索器的负担，显著提高了检索性能。在不需要训练的情况下，LongRAG在NQ和HotpotQA（全维基）上达到了62.7%和6

该论文提出了一种名为NoiseBoost的方法，通过噪声扰动来缓解多模态大语言模型(MLLM)中的幻觉问题。论文分析指出，幻觉主要源于大语言模型固有的总结机制，导致对语言符号的过度依赖，而忽视了视觉信息。NoiseBoost通过在视觉特征中加入噪声扰动，作为一种正则化手段，促进视觉和语言符号之间的注意力权重平衡。实验结果显示，NoiseBoost不仅在监督微调和强化学习中提升了模型性能，还首次实现

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