最近玩起了微博,感觉不错。
关注了一下之前离开公司的西毒同学的微博,有时候真的是物以类聚,人以群分,你或许在一个名气大的牛人身上找不到你想要的东西, 但是可以在connections上找到其它有意思的内容。。
我就找到了一个蛮不错的家伙,oneoo,貌似这家伙一直在做yo2的创业,技术人员创业的确不是一般的辛苦,http://weibo.com/oneoo
yo2lua介绍。
http://yo2lua.com/how-it-works/
其中的智能DNS,以及nginx的代理在整体来说需要的机器会比较多
智能DNS貌似国内有一些平台商来提供这种服务,云快线,冰点,说实话,应该是一些比较便宜的方案,还是有些公司有钱一点,直接一个大F5来搞定 所有外部的用户,里面的自动DNS轮询,我在想这个一百多万的机器直接把这些前置给省略了未尝不是一个好事。
===》
F5全称大约是这个样子: F5-BIG-IP-GTM 全球流量管理器.
是一家叫F5 Networks的公司开发的四~七层交换机,软硬件捆绑.
真赚哇。。
但是内部系统的调用均衡用硬件来未免也太浪费了,于是软件负载起了非常大的作用 ,并且是面向服务的软负载,像LVS,nginx,apache其实也都是软负载,但是对于服务化的负载来说还是非常弱,因为不够智能,我一行代码只需要写一个服务,然后就知道发向哪台机器了,这样子不是很爽么。所以在一个庞大完善体系的公司,一个面向服务的软负载中间件是非常的重要的,会带来相当大的商业价值。

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内容概要:本文详细探讨了大语言模型(LLMs)在教育应用中遇到的知识冲突问题,包括概念定义、事实陈述和逻辑推理层面的认知不一致性。文章分析了知识冲突的技术成因,如训练数据噪声、参数化知识表示的局限、推理机制的缺陷、模型架构的不足及外部知识的偏差,并探讨了这些因素对教育应用的深远影响。文中提出了多维度的解决路径,如通过数据增强优化知识表示、利用提示强化上下文连贯、开发量规完善模型评估等。此外,文章从社会文化的宏观视角剖析了知识冲突的外部驱动因素,探讨如何在多元异质、动态演进的社会建构语境中构建开放进取、兼容融通的智能教育应用体系。 适合人群:从事教育技术研究的学者、教育工作者、人工智能研究人员和技术开发者。 使用场景及目标:①帮助教育工作者理解大语言模型在教育应用中的局限性;②为技术人员提供优化大语言模型教育应用的具体策略;③促进教育人工智能技术的可靠性、适应性和普及性提升。 其他说明:文章强调了知识冲突的有效化解不仅能够提升大语言模型在教育场景中的应用价值,还将为人工智能在更广泛领域的可持续发展奠定坚实基础。
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