根据IT桔子数据，截止到2023年11月20日，去年中国人工智能赛道在一级市场的总融资事件数有530起，与去年同期相比减少26%；从分类来看，去年AI领域的基础设施层融资交易事件有152起，占比26%；技术算法层融资交易事件有182起，占比31%；行业应用层涉足范围最广，融资交易事件最多，有251起，占比为43%。从细分方向来看，2023年风险投资关注更多、融资事件和金额较多的AI领域包括：基础层

然后，它打印出结果。请注意，与其他一些数据处理框架中的 Union 操作相比，例如 Spark 中的 Union 会根据某些条件去除重复的元素，Flink 的 Union 行为更接近于数学上的集合联合理论。需要注意的是，此示例只是为了演示 Global Partition 的工作原理，实际上并不推荐在负载均衡很重要的应用场景中使用这种分区策略，因为它可能导致严重的性能问题。根据数据流中指定的字段来

ChatGPT 的出现，不仅改变了 AI 领域的发展格局，语言 AI 技术地位逐级攀升，取代视觉 AI 成为今日通用人工智能（AGI）话题的 C 位，同时也改变了云计算的发展格局——智能算力的角色将更加关键，企业技术架构将从过去的以CPU为计算核心，逐渐转向以GPU为代表的智能计算为核心，GPU+CPU+DPU+…PC厂商在过去的两年里，一直都面临着严峻的挑战，消费电子市场的萎靡，芯片成本的上涨，

所谓他山之石，可以攻玉。在这篇文章中，我只是选取了几个自己印象深刻的技术点，零零碎碎地写了很多，比较散。对于有这方面需求的人，会有借鉴意义。

位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中，位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息，位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。在Transformer模型中，位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置信息。位置编码的设计目的是使模型能够区分不同位置的

线上故障主要会包括cpu、磁盘、内存以及网络问题，而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题，所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。同时例如jstack、jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的，基本上出问题就是df、free、top 三连，然后依次jstack、jmap伺候，具体问题具体分析即可。CPU一般来讲我们首先会排查cpu方面的问题。cpu异常往往还是比较好定位的。原因包括业务逻辑问题

多模态模型通过模仿和增强这种多感官的能力，对不同类型的数据和信息，如文本、图像、视频、音频等，进行学习、理解和融合，从而使模型能够更好地模拟人类感知和认知的复杂性，为人工智能的研究和应用带来了许多新的可能性和机遇。多模态数据的引入丰富了模型的输入和输出，使其变得更加多样化，从而增强了模型的性能和泛化能力，同时也提升了模型的鲁棒性和可解释性。例如，一个情感分析的模型，如果能够同时利用语音的声音信息和

生成式人工智能（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件或指令，生成与之相关的内容。

在 AI 应用大行其道的时代，高效处理和搜索矢量数据的能力至关重要。矢量数据库专为此目的而设计，为检索增强生成（RAG）应用程序、推荐系统和高级搜索引擎等应用提供了强大的基础架构。无论您是要创建一个 "与 PDF 聊天 "的应用程序，还是驱动复杂的推荐系统，矢量数据库都是使这一切成为可能的引擎。今天，我们将分享 6 个免费开源矢量数据库（Vector Databases），它们不仅能高效地存储矢量

用于构建内部工具、管理面板、仪表板和 B2B 应用程序的 React 框架，具有无与伦比的灵活性。源代码地址可以开发各种企业级应用高颜值原理图：Refine是一个元React框架，可以快速开发各种 Web 应用程序。从内部工具到管理面板、B2B 应用程序和仪表板，它是构建任何类型的CRUD应用程序的全面解决方案。最近几年，低代码类项目非常火热，主要原因有以下几点：市场需求增长：随着企业数字化转型的