近来，随着大型语言模型的发展，视觉语言大型模型的能力也在逐步增强，GPT-4[1]、Gemini Pro 1.5[2]和Claude 3[3]等著名的闭源模型成功将 LLM 扩展到视觉语言模型领域。LLaVA[4]，InternVL[5]等开源模型也在迅速发展。目前，视觉语言模型领域存在一些关键问题亟待解决：1）闭源模型很少公开关于其架构的详细信息。相比之下，开源模型虽公开了其训练策略，但这些策略的详细消融并没有完全披露。2）在目前的开源工作中，对于预训练阶段，大多都是凭经验添加不同来源的数据集，这使得预训练过程难以得到深入的探索。3）在微调阶段，绝大多数工作关注的重点通常是添加和消融更多的数据集，这样性能会较快触及瓶颈。我们针对以上几点给出了我们的方案，并进行了清晰充分的实验论证。
在当前大模型快速发展中，编程技术成为了许多企业争夺的焦点领域之一,通用大模型的发布往往伴随着诸如HumanEval等测试基准来衡量模型在编程领域的性能。此外，OpenAI CEO 萨姆·奥特曼多次在公开场合强调，最期待的大模型应用场景是如何在代码生成和编程效率提升领域实现真正的质变。这一观点背后不仅是技术专家对编程的深厚兴趣，更深层次地反映了AI商业化潜力、模型在实际应用中的广泛可能性，以及对未来市场格局的战略考量。
“人月神话” 这个词，你知道是什么意思吗？我的第一反应是当面阿姆斯特朗在月球上留下的人类的一大步。然而实质上，这是一本软件工程的经典书籍，它最大的影响是让 “人月” 这个概念传遍整个软件工程行业。然而，如此经典书籍，完全阅读过的人不多，前段时间笔者陷入了软件项目如何管理好的思考中，于是拿起此书，略读一番，留下本读书笔记，以及自己的感想。
经过漫长的等待，OpenAI终于在9月12日发布了新模型O1，用户可以直接访问预览版o1-preview，或者小尺寸版o1-mini。其酝酿了快一年的大招，一会儿Q*、一会儿草莓、一会儿AGI、一会儿GPT5，耗得核心技术团队都快走光了，才终于拿出来让所有人检验和评论。这样一个备受瞩目的产品，势必对行业甚至社会产生深远的影响。而且它不像平时那些版本更新一样，只是简单的技术能力提升，而需要从多个视角和维度去观察和预测其影响。
消息队列是重要的分布式系统组件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。可用于异步通信、削峰填谷、解耦系统、数据缓存等多种业务场景。本文是关于消息队列（MQ）选型和常见问题的精心整理。在这篇文章中，我们将详细介绍消息队列的概念、作用以及如何选择适合自己需求的消息队列系统。
就算你是一个打螺丝的，你依然每天游走在这个系统的“架构”里，在里面修修补补，你得从“架构”的全局角度去审视你每天忙碌的价值和意义。经历的项目多了， 在进入新的团队，有些老项目，在了解业务背景后， 你头脑中可能已经闪现出一张“架构”了，然后你去看代码的时候大喜：“果然如此”， 这种“架构”背后的代码让你读起来神清气爽；也有些项目，你在读代码的时候发现和你脑海中闪现的“架构”不一样，这时你只能骂咧咧的合上笔记本，心想怎么会“架构”出来这种坨坨，喝杯咖啡之后，继续来啃里面的“屎山”。
在程序员的日常工作中，有两大难题：一曰写文档，二曰画图。此前我们策划了多篇技术文档写作指南文章和架构画图技巧文章，有效地帮助到了广大开发者朋友。
有句话叫做互联网技术中的银弹，加一层解决各种问题。我们在微服务架构设计的时候会碰到分层，数据仓库设计的时候也有分层，协议设计的的时候也有分层，大部分的设计模式也是多加一层抽象。这些所有的分层都有什么共同点，分层的优缺点是什么，分层的原则是什么。我们经常拿到各种眼花缭乱的分层概念，在实践中又感觉无法完全套上去。本文尝试进行一次简单探讨。
