2022年11月30日，OpenAI 发布了其最新的聊天机器人模型 ChatGPT。腾讯云开发者先后从其玩法体验、技术原理、上手方法和竞品洞察几个方面进行解读，并邀请腾讯前沿科技研究中心主任王强畅聊 ChatGPT 最受关注的问题（如果你对相关内容感兴趣，可点击一键跳转阅读）。然而，ChatGPT 成为现象级火爆技术之作的背后，是常年累月的技术积累和灵敏迭代。此次我们邀请腾讯 NLP 工程师张先礼深度解析 ChatGPT 进化历程——GPT 各代有何区别、如何演进？其现有能力有什么不足？未来将会有什么发展方向？欢迎各位开发者阅读、分享与交流 ChatGPT 神话的缔造之路。
今天这篇文章中和大家聊一聊号称世界上第一个 O(1) 的 JavaScript SSR 框架：qwik。 别担心，如果你不是特别了解 SSR 也没关系，文章大概会从以下几个方面作为切入点： 首先会围绕对比 SSR 与 SPA 各自的优劣势，从而展开 SSR 的运行机制以及 SSR 相较于 SPA 究竟为了解决什么问题。 之后，会根据 NextJs 的运行机制思考针对目前主流 SSR 框架设计思路上存在的不足从而引出 qwik 为何会在众多成熟框架中脱颖而出。 最后，会针对于 qwik 提出自己的看法以及聊聊目前 qwik 存在的“问题”。 诸如社区内部 SSR 框架其实已经产生了非常优秀的作品，比如大名鼎鼎的 NextJS 以及新兴势力代表的 Remix 和 isLands 架构的 Astro、Fresh 等等优秀框架。 为何 qwik 可以在众多老牌优秀框架中脱颖而出。接下来，让我们一起来一探究竟吧。
ChatGPT是由OpenAI开发的大型语言模型，可以帮助我们解决很多日常生活中的事情，如更改错误、写小说、回答问题、翻译、写文案等。 Image Image GPT 的演进 GPT一共有三代，即GPT-1，GPT-2，GPT-3，目前非常火的ChatGPT是GPT-3.5。GPT-1诞生于2018年6月，比BERT略早几个月，层数为12层，词向量长度为768，训练参数量为1.17亿个，数据量为5GB；时隔半年之后，GPT-2诞生于2019年2月，训练参数量为15亿个，数据量为40GB；GPT-3诞生于2020年5月，训练参数量增长超过100倍至1750亿个，数据量达到45TB。
Apache Kafka是一个分布式流平台，作为互联网领域不可或缺的消息组件，在全球获得了广泛的应用。在使用过程中，Kafka一般被作为消息流转的核心枢纽，上下游系统通过Kafka实现异步，削峰填谷。在大数据处理和实时数据处理领域Kafka也是不可替代的组件。 Kafka使用非常广泛，在有些领域使用已经非常成熟，如日志收集，大数据处理，数据库等领域。Kafka跟上下游也有标准化的对接模块，如日志收集有Flume，Filebeat，Logstash，大数据处理有spark，flink等组件。同时在一些小众的领域则没有现成的工具可以直接对接，如对接某个小众的数据库，或者用户自己定制化的系统。这时一般的对接方法是自行开发Kafka生产消费程序对接。
开源大数据平台E-MapReduce（简称“EMR”）是云原生开源大数据平台，向客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎。本文旨在分享阿里云Prometheus对EMR平台大数据服务的监控实践。
2023 年春节，经历了三年的疫情后，我们终于在春天迎来了曙光。国人的出行热情空前高涨：回家看看父母亲；心心念念的旅行终于可以成行了。按照高德的估计，2023 年春节出行的峰值流量将比 2022 年同期和 2022 年十一都有相当大比例的增长。然而，就在不久前，受疫情的影响，系统的流量还在相对低位运行。 如何在短时间内快速完成春节出行的备战准备工作，保障系统在春节流量高峰下平稳运行，让民众出行所必需的导航等信息服务访问可以丝般顺滑，成为了摆在技术人员眼前的迫切事情。要在流量变化很大的情况下保障系统平稳运行，同时做到降本增效，怎么做到呢？ 过去几年，高德一直在坚定、持续地推进应用的 Serverless 化。经过深入的研究和选型，最终选择阿里云函数计算 FC 作为其应用的 Serverless 计算平台。过去的一年，更是取得了长足的进展。 高德在 Serverless 上的远见帮助他们以更加敏捷、经济的方式应对不确定性以及强劲复苏的春节出行：不用费心考虑流量变化带来的资源变化，无需提前按照峰值流量准备大量的计算资源，不用担心资源是否足够，经济成本大幅下降、研发和运维效率明显提升。
