线上出现问题之后的数据清洗是少不了的，有的可以直接通过接口或者mq补偿，有的写sql更新db就可以，但是在匹配关系比较复杂的时候就需要建立临时表做关联匹配，数据量不大可以直接用excel进行匹配。

上篇文章以对话模式为例讲了目前人工智能的整体架构，但是大模型依然有很多细节问题，这里作者讲一讲目前的Transformers模型原理。

人工智能这个词不是很新鲜，早就有开始研究的，各种推荐系统、智能客服都是有一定的智能服务的，但是一直都没有体现出多高的智能性，很多时候更像是‘人工智障’。但是自从chatGpt3被大范围的营销和使用之后，人工智能逐渐体现出来他的智能性和高度的推理分析能力，他的范围也不再局限于软件行业，财务、法律、人事等等各种各样的行业都开始进行学习使用。作者经过一段时间的研究学习，对于AI也有了自己的一些理解，在这

通过之前的人工智能架构分析和Transformer模型的原理介绍，读者应该对人工智能有了一个初步的了解。但是很多读者不是很想知道那么多软件方面的专业知识，通过大家的问题，大家关心的主要是三个方面：ai是怎么学习的，不停的搜网上的信息进行学习，然后人工再问他一些问题，根据答案进行正确错误提示调整吗？在线跟ai的对话会让ai实时学习进步吗？怎么在ai时代下保持自己的竞争力？作者在这里用一些简单的示例来

上一篇讲了人工智能是怎么学习的，这一期开始作者会开始讲实践，首先就是要在本地搭建一个预训练的大模型，后面才可以进一步的对他进行微调、搭载agent、向量数据库，完成自己想要的模型。

作者后面会使用MaxCompute，所以在进行学习研究，总会有一些疑问产生，这里讲讲作者的疑问和思路

通过之前的人工智能架构分析和Transformer模型的原理介绍，读者应该对人工智能有了一个初步的了解。但是很多读者不是很想知道那么多软件方面的专业知识，通过大家的问题，大家关心的主要是三个方面：ai是怎么学习的，不停的搜网上的信息进行学习，然后人工再问他一些问题，根据答案进行正确错误提示调整吗？在线跟ai的对话会让ai实时学习进步吗？怎么在ai时代下保持自己的竞争力？作者在这里用一些简单的示例来

作者后面会使用MaxCompute，所以在进行学习研究，总会有一些疑问产生，这里讲讲作者的疑问和思路

上篇文章以对话模式为例讲了目前人工智能的整体架构，但是大模型依然有很多细节问题，这里作者讲一讲目前的Transformers模型原理。

​博主今天聊一聊物联网领域的热点探测，讲一讲架构和源码，主要是京东武伟峰的HotKeyhotkey: 京东App后台中间件，毫秒级探测热点数据，毫秒级推送至服务器集群内存，大幅降低热key对数据层查询压力核心功能：热数据探测并推送至集群各个服务器，适用于许多第三方存储的热点探测。说起来有点显得官方，具体看一下这个中间件在物联网、资产领域可以使用到的场景，然后介绍一下它的实现原理，便于搭建和二次开发