在今年的春节期间，DeepSeek 火出了圈。凭借 DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1 的创新技术和卓越表现，DeepSeek 迅速成为了行业内外的焦点。不管是技术专家还是普通用户，都对 DeepSeek 赞不绝口。我们特别准备了这篇技术科普文章，期望无论你是不是技术同学，都能够读懂 DeepSeek。
人工智能技术的飞速进步，正在重塑全球商业格局，其影响辐射到各个行业领域。鉴于此，阿里云云栖号特别推出《一周AI大事件》，汇聚全球人工智能的最新动态。
本文讲述作者如何解决客户集群中出现的OOM（Out of Memory）和Pod驱逐问题。文章不仅详细记录了问题的发生背景、现象特征，还深入探讨了排查过程中的关键步骤和技术细节。
以生成式AI为代表的新技术浪潮日新月异，正带来一场深刻的技术、商业与社会变革，推动人类社会从信息社会向智能社会转变。全世界热切期待AI到来的同时，也非常关心人工智能将带来哪些新机遇、新挑战。 为此，我们发起了一项《AI&Society 百人百问》研讨，广泛邀请AI技术大咖、AI独角兽创始人、AI投资人，以及社会学家、心理学家、国际关系专家、科幻作家等，用多元视角，深入研讨人工智能技术引发的广泛影响，发掘AI时代的共识和非共识，共同推动人工智能始终朝着“助人发展，与人为善”的方向可持续发展。 本期，我们非常荣幸地邀请到徐雷老师，为我们开启一次AI的思想远航。
在用户在线浏览酒店时，旅行平台需要解决一个重要问题：如何更好地为用户挑选适合的酒店，并降低用户选择的费力度。而为用户挑选符合需求的酒店，需要千人千面的模型排序。在去哪儿（Qunar）APP中，触发个性化排序的场景主要是欢迎度排序
在数字化浪潮的推动下，AI大模型以其卓越的自然语言处理能力和智能交互特性，迅速在很多领域中占据了重要地位。比如：与传统客服相比，AI大模型展现出了无可比拟的优势，通过精心设计的 prompt，能使我们在客服托管、智能客服等多个项目和业务场景中发挥显著作用，大幅提高工作效率，优化成果质量。为了精进个人能力以及助力产研学习氛围的提升，本人在学习完吴恩达教授以及其他前辈们有关 prompt 的课程之后，整理了这份学习资料，以供大家学习交流。该笔记将深入探讨 prompt 的定义和撰写框架，详细阐述打造高效 prompt 的原则与策略，同时从技术原理层面剖析 prompt，助力读者更好地运用大模型，提升业务价值。
大模型在研发效能领域代码生成方面发挥了越来越大的作用 而大模型的预训练依赖大量的精标代码，这些精标数据必须是比较好的工程实践代码 这些比较好的工程实践代码，需要大量的技术沉淀，包括工程架构，代码架构等多纬度，涉及性能、可用性、扩展性、安全等方向 百度网盘有不少比较好的工程实践，本文主要是介绍百度网盘工程架构中的防雪崩架构 抛砖引玉，与大家一起探讨什么才是优秀的工程实践，为大模型的落地提供坚实的数据基础
Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能，并结合我们的实践进行评测分析，文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。
