本文介绍如何使用开源 LLM 工程平台 Langfuse 对 GenAI 应用进行可观测性实践，涵盖追踪（Tracing）、Prompt 管理、评分（Scoring）和评估（Evaluation）等核心环节。

本文对比评测了Qwen3-4B和Qwen3.5-4B模型在AWS SageMaker上的部署表现。Qwen3.5-4B采用Hybrid架构（Gated DeltaNet+Attention），相比标准Transformer的Qwen3-4B具有更好的长文本处理能力，但增加了8.8GB的模型体积和推理复杂度。通过AgentScope框架构建评测系统，包含任务定义、评分指标和Agent解题逻辑。

AWS Elastic Beanstalk 将在2026年初推出AI驱动的日志健康分析功能，通过eb logs --analyze命令自动收集环境日志和元数据，利用Amazon Bedrock上的Anthropic Claude模型生成结构化故障诊断报告。系统会收集平台引擎日志、部署钩子日志、应用标准输出/错误日志等6类关键日志文件，并结合环境健康状态和事件时间线等元数据进行分析。

本文介绍了一种基于Arthas和AI Agent的Java应用智能诊断系统。系统通过Arthas MCP协议连接AI工具，实现自动化问题定位与分析。核心架构包含Python进程管理、AI诊断层、MCP客户端和Arthas服务层，支持6类常见故障场景。文章详细展示了CPU高利用率案例的诊断流程：通过dashboard和thread命令定位到问题线程，结合反编译代码分析出无限循环导致CPU飙升的根因。

上节课我们聊了词向量表示，像Word2Vec这样的模型，它确实能捕捉到词语之间的语义关系，但问题在于，它本质上还是在孤立地看待每个词。英文的“Apple”，可以指苹果公司，也可以指水果。这种一词多义的特性，以及词语在上下文中的微妙变化，Word2Vec这种固定向量的表示方式就捉襟见肘了。而且，它还不能处理新词，一旦遇到词表里没有的词，就束手无策。所以，尽管有了词向量，NLP领域在很长一段时间内，也

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摘要： OCR技术经历了从传统字符识别到多模态理解的演进。传统OCR（1.0）依赖CNN+LSTM结构，仅能提取文本，而现代OCR 2.0（如DeepSeek-OCR、Qwen-VL）结合视觉Transformer和多模态对齐技术，可解析文档结构（表格、公式）并生成Markdown/JSON。DeepSeek-OCR创新性采用"上下文光学压缩"和端到端框架，平衡效率与精度，支持

AWS Network Flow Monitor是一个基于eBPF技术的网络监控服务，其核心组件nfm-agent部署在计算节点上采集TCP连接指标。该服务通过OTLP协议上报数据，但由于在中国区未部署后端服务，本文提出了一种替代方案：利用nfm-agent的eBPF采集能力，结合EMF格式将指标写入CloudWatch。方案通过Docker Compose部署三个组件：nfm-agent负责采集

OpenSandbox 是一个通用的沙箱运行环境，相比与AgentScope框架深度绑定的AgentScope-Runtime，它采用协议优先设计，通过独立的execd守护进程实现标准化OpenAPI接口。execd基于Go语言开发，动态注入到容器内部，作为沙箱代理处理代码执行、命令运行、文件操作和资源监控四大功能，支持多语言状态化执行和实时交互。使用时需先启动OpenSandbox服务端（基于F

本文基于Apache Flink Agents框架实现了实时情感分析工作流，使用本地LLM API处理文本流数据。Flink Agents将LLM推理能力嵌入分布式流处理管道，解决了传统AI批处理模式在扩展性、容错性、背压处理等方面的不足。文章详细对比了Flink Agents与传统脚本方式的优势，并提供了具体实现方案，包括数据模型定义、Prompt模板设计及本地LLM连接配置。测试版本为Flin