随着大模型发展的不断深入，我们越来越关注到语料质量对模型能力的影响，语料中的偏差和主观性会导致生成内容不准确或带有偏见。智能引擎事业部是阿里内部深耕多年的AI工程团队，为内部业务提供了完整的大模型工程体系，持续关注大模型训推性能、成本、研发范式等关键问题。本文将基于我们的思考，探讨大模型语料的复杂性及其背后的思维过程。

这篇文章旨在提供技术深度和实践指南，帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分，我们将通过一些实际案例，进一步展示如何在不同场景中应用这项技术，提供更多实践启示。

本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验，分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程，以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。

本文从原理、模型演进到代码工程实践，全面探讨了人工智能领域的核心内容。文章结合了实际案例和代码示例，旨在帮助读者理解AI技术的全貌，并能够在实际项目中应用这些知识。

作者结合实践经验，以复杂表格智能问答POC项目为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。

随着广告生态的持续发展，相应的业务策略及黑灰产的作弊模式也在不断增加。不同的广告主有着各自的关注点，而平台内的合作伙伴也各自有不同的需求。而反作弊领域对抗强烈、人工标注成本高、强依赖人工经验，普遍存在“难迭代”的问题。为了解决上述问题，我们将业务从冷启动接入、到长期稳定运行，抽象为“管生”和“管养”2个阶段。而算法的核心任务，是解决其中效果与效率问题。

如果设计师没有真正对用户需求有深刻的理解，是无法真正持续设计出好用又好看的产品。

本文主要记录了自己通过查阅相关资料，一步步排查问题，最后通过优化Docerfile文件将docker镜像构建从十几分钟降低到1分钟左右，效率提高了10倍左右。

商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一，本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材，提升商品竞争力。

怎么才能在Java中优雅的操纵时间呢，作者整理了相关的概念和工具类，希望帮助大家在代码开发的过程中对对时间的使用更加优雅。

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在软件测试领域，"测试充分度"一直是一个备受关注的难题。本文探讨了如何提升业财系统测试的充分度，以减少线上问题的发生。文中介绍了测试充分度的概念及其重要性，并提出了测试充分度的建模方法，包括测试场景的建模和用例设计模型等。

本文作者结合在团队的实践过程，分享了自己对领域驱动设计的一些思考。

本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。

本文深入探讨了JavaScript对象在V8引擎中的内存管理和优化策略，特别是在处理大规模数据时可能出现的性能和内存问题。

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