在人工智能领域的不断发展中，语言模型扮演着重要的角色。特别是大型语言模型（LLM），如 ChatGPT，已经成为科技领域的热门话题，并受到广泛认可。在这个背景下，LangChain 作为一个以 LLM 模型为核心的开发框架出现，为自然语言处理开启了一个充满可能性的世界。借助 LangChain，我们可以创建各种应用程序，包括聊天机器人和智能问答工具。
用户激励体系是数字化时代产品运营中非常重要的一环，它可以有效促进用户的活跃和留存，同时也能够激发消费行为，为产品带来更多的收益。常见的用户激励方式包括积分、金币、等级、优惠券、礼品、抽奖等，而针对不同的人群，需要设计不同的激励体系。本文以百度商业的商家等级体系为例，旨在简述针对To B产品的用户激励手段的设计思路，希望能够给您带来一些启发。
云原生网关 MSE-Higress 是遵循开源 Ingress/Gateway API 标准的下一代网关产品，将传统的流量网关、微服务网关、安全网关合三为一，降低 50% 的资源开销，具有高集成、易使用、易扩展、热更新的特点。 MSE-Higress 提供了流量调度、服务治理、安全防护等能力，并深度集成 Dubbo、Nacos、Sentinel 等微服务技术栈，提升网关链路的整体性能、降低部署和运维成本，同时支持 Nginx Ingress 的平滑迁移，帮助用户零成本快速迁移到 MSE-Higress。 云原生网关 MSE-Higress 开启全民测评活动！现邀请广大开发者参与。
Serverless 在中国发展这些年，经历了高潮、低谷、现在重新回到大众视野。很多企业都非常感兴趣并进行浅尝，部分企业开始大规模应用；有很多企业止步于对技术的好奇，不知道如何在生产环境真正的落地。 同时，在当下 AIGC 技术浪潮中，Serverless 如何与 AIGC 更好结合发挥更大的作用呢？ 带着这个问题，我们邀请到阿里云智能 Serverless 研发负责人杨皓然、高德服务端负责人孙蔚，一起探讨 Serverless 和 AIGC 结合可以激发哪些想象力？
本文篇幅有些长，但是相比阅读各类书籍，然后理解和吸收，会大大节省很多时间，对于一些书中难以理解的部分做了改进，帮助更好的理解。可能阅读本文需要一些软件方法的基础知识，才能更好理解和吸收，甚至提出反馈建议。希望文本对大家有帮助，当然这需要运用好“只字不差阅读”和“只字不差理解”。
本篇文章来源于「深响」对乐刻CTO澄识采访，主要探讨在火山引擎数据飞轮理念和工具的加持下，乐刻如何通过精细化运营、敏捷试错、个性化推荐三个关键路径，实现敏捷增长。
最近无论是在工作中的交谈，还是在日常刷屏的新闻，铺天盖地的都是大模型。我横竖是看不明白，费了大劲终于从字缝里看到了两个字，玄学。仿佛回到了我的学生时代。 还记得6年前刚进入研究生实验室时，师兄兴奋的对我说：小伙子，欢迎来到我们的修仙世界！——当时学校跟英伟达合作，刚刚从英伟达那里弄了500块Tesla显卡，供各个实验室申请使用。这，是我们崭新的炼丹炉。经过3年的研究生生涯，我对深度学习的理解，仅仅到能够使用深度学习模型的程度。期间也有一些小成绩，包括一篇CCF B类会议论文和一篇KBS期刊(影响因子8.038) ，文章内容主要是使用LSTM对用户兴趣偏好和用户兴趣迁移建模，以此来搭建一个推荐算法模型。 我们通过对各种神经网络模型的堆叠以及反复的对比实验，确实发现LSTM模型的能够在准确率、召回率等指标上有比较突出的效果。但是有一个很大的问题拦在我面前：我如何去解释它？确实，我们没法从直观定性的角度去解释，也没有数学逻辑能解释。索性我们当时就套用了大家统一的口径，解释说LSTM具有长短时记忆能力，因此能够归纳随着时间轴变化的数据规律。还好当时的审稿人并没有对我们的解释提出质疑
在上古时期，曾经的 Web 开发者们，应该会因为在一个庞大的 JavaScript 文件中寻找一个小小的函数而感到绝望？或者因为修改一个变量而不得不查找整个代码库？ 当下的前端开发中，webpack，rollup，vite 等构建打包工具大家应该都用的飞起了。它们都基于一个非常重要的概念 - 前端模块化。 在这篇文章中，我们将聊聊前端模块化的发展历程以及主流的一些方案。
