智能体借助工具排查问题得出结论的整个过程与人类行为已经基本没有大的差别。智能体基本没用exec_command这种通用工具，而是选择合适的垂直工具（get_namenodes、namenode_log等），这点与人的行为非常相似。明确好用的小工具会比大而全的工具更能提升效率和表现。3. 大模型已有的知识数据对于专业型的分析完全够用，不需要额外的知识库。在大模型中，记忆状态会降低模型的推理能力。

一份需求查询SQL，利用LLM生成两份代码，一份用于Pull：直接查询返回结果，预查询调试用；一份用于Push：构建消费链路进实时数仓。避免ETL过程的过度加工：按需加字段，不会加工太多用不到字段浪费计算、浪费存储。降低使用者维护ETL加工过程成本：虽然Flink SQL的可维护性已经很好了，但是面向计算过程的SQL编写方式还是让很多用户不适应。如果直接用查询SQL来进行自动生成，就大大降低了维护

本文整理自阿里云产品专家李鲁兵在阿里云实时计算 Flink 产品介绍中的分享。聚焦汽车行业实时处理和在线采集，覆盖销售、经营、车联网及自动驾驶等领域。

为了解决上述大模型对复杂任务推理准确度不高且推理成本大的问题，CogTree采用双系统的方式，用大模型分别构建两个系统：直觉系统和反思系统，使用直觉系统生成原问题分解的假设，使用反思系统验证假设的正确性，引导直觉系统后续的生成。模型框架图如下所示：通过双系统迭代式的生成一棵推理树，增强大模型的推理能力。本方法的创新性是面向大语言模型，设计了一套新的推理框架，增强大模型在复杂数学问题上的推理能力。直

近日，。论文通过对大语言模型（LLM）推理请求的动态调度，大幅提升了推理服务质量和性价比。Llumnix是业界首个能灵活在不同模型实例间重新分配请求的框架；并且，实验表明，与最先进的LLM服务系统相比，Llumnix请求尾延迟时间剧减超过，将高优先级请求的速度提高了，并在实现类似尾部延迟的同时，成本降低为原先的。OSDI是操作系统及分布式系统领域的旗舰级会议，OSDI与其姊妹会议SOSP长期以来对

自监督学习（Self-Supervised Learning）能利用大量无标注的数据进行表征学习，然后在特定下游任务上对参数进行微调。

阿里云 DataWorks  Agent 正式发布，推出面向数据开发治理的全新智能范式——用自然语言对话驱动全链路数据开发，让“你说，我做”成为现实。

阿里云 DataWorks  Agent 正式发布，推出面向数据开发治理的全新智能范式——用自然语言对话驱动全链路数据开发，让“你说，我做”成为现实。

本文基于阿里云机器学习 PAI 实现大语言模型 Llama2 低代码 Lora 微调及部署，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者

快速入门 Stable Diffusion，一起领取福利免费体验。