从目前的服务化架构看起，传统的架构下服务是分层的，每一层使用不同的分区算法，每一层都有不同数量的节点，上层节点随机选择下层节点。这种不确定性，就会导致上层节点访问下层节点时有可能跨区或者跨地域。而跨区跨地域的调用代价是很高的，不仅要解决时延的问题，还要保证数据同步，这两点在技术实现上都具有很大的挑战性。 那换一个思路，事先设计好调用的路径，让请求沿着规划好的路径进行调用，这样的设计路径就可以解决以上的挑战。单元化架构的出现，就是遵循这样的设计，在单元化架构下，接入层、服务层、数据层使用相同的分区算法，实现计算资源与数据资源进行逻辑上的绑定，最终形成一个个标准化的处理单元。
资金账户是互联网和金融业务中非常常见的系统，尤其是在电商、支付等业务中必不可少。资金账户系统本身其核心模块的整体架构往往并不复杂，但其对于资金安全和可用性的要求非常高，导致建设好一个资金账户系统并不容易。本文以笔者在实际工作中实现的资金账户系统为例，探讨了在资金账户系统设计和实现中会遇到的问题以及相应的解决方案。需要强调的是，笔者也是资金相关系统的入门者，本文目的是抛砖引玉，有误之处，还请大家多多指正、多多探讨、不吝指教，笔者不胜感激。
1.比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。2. 大语言模型的分布式训练技术：数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术 ZeRo-offload、混合精度训练、激活重计算技术、Flash Attention、Paged Attention。3. 大语言模型的参数高效微调技术：prompt tuning、prefix tuning、adapter、LLaMA-adapter、 LoRA。
9 月 7 日，新兴编程语言 Mojo 正式发布。Mojo 的最初设计目标是比 Python 快 35000 倍，近期该团队表示，因为结合了动态与静态语言的优点，Mojo 一举将性能提升到了 Python 的 68000 倍。腾讯工程师此前也曾试用 Python 并做了相关评测，参考：《放弃Python拥抱Mojo？鹅厂工程师真实使用感受》 这不是第一个号称比 Python 更快的编程语言，相信也不会是最后一个。那么问题来了，为什么是个编程语言就比 Python 快呢？Python 在高性能、多线程方面为什么这么为人诟病？本文将以 Python PEP 703 草案的相关内容为核心，分析个中原因。
在 2023 年 9 月 7 日举办的 2023 全球数字生态大会上，腾讯正式发布自研通用大语言模型——混元，并宣布通过腾讯云对外开放。本文将主要介绍混元的相关信息与腾讯发展大模型的态度与打法。腾讯云开发者公众号后续还将对话混元大模型技术团队，带来更为深度的技术解读，点个关注不迷路！
国产大模型进入长跑期，从参数至上转向实用优先。 9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。 腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
