11 2025 档案
摘要:“不可靠的网络”、“不稳定的时钟”和“节点的故障”都是在分布式系统中常见的问题,在文章开始前,我们先来看一下:如果在分布式系统中网络不可靠会发生什么样的问题。 有以下 3 个服务构成的分布式集群,并在 server_1 中发生写请求变更 A = 1,“正常情况下” server_1 将 A 值同步给
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摘要:近日,在全球最权威的存储系统性能评测IO500榜单上,京东云海跻身榜单全球前四、国产自研第一。由此,京东云海存储成为全球最大规模基于国产CPU的AI存储技术应用,也是目前全球性能最强的基于通用NVMe架构的AI存储。 一、极致存储性能,斩获多项全球第一 基于通用 NVMe 盘存储服务器,结合全栈自研
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摘要:近日,在最新公布的 IO500 排行榜中,京东云云海 AI 存储基于通用 NVMe 盘存储服务器,结合全栈自研软件体系与深度调优,成功跻身 IO500 生产榜单全球前四、国产自研第一。相较传统超算存储技术,云海AI存储不采用 PMEM 硬件,具备更强通用性的同时也实现了更低存储成本。 IO500是全
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摘要:2025开放原子开发者大会于11月21日至22日在北京北人亦创国际会展中心成功举办。本届大会以“一切为了开发者”为主题,汇聚了来自全球的开发者、学术专家、开源先锋及社区代表,围绕技术实践、生态建设等多个维度展开深度分享与交流。 大会设有开幕式暨前沿主论坛,以及十余场平行技术分论坛,内容覆盖前沿技术与
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摘要:一、引言 为什么同样是做 RAG,有的效果拔群,有的却差强人意?分块(Chunking)策略可能是那个被你忽略的关键环节。 什么是Chunk? AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段,这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内
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摘要:1. 为什么要分区? 分区(partitions) 也被称为 分片(sharding),通常采用对数据进行分区的方式来增加系统的 可伸缩性,以此来面对非常大的数据集或非常高的吞吐量,避免出现热点。 分区通常和复制结合使用,使得每个分区的副本存储在多个节点上,保证数据副本的 高可用。如下图所示,如果数
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摘要:一、新闻 先播放一条最新新闻,通义团队官宣开源了两个智能体Alias-Agent和Data-Juicer Agent。 Alias-Agent提供了RaAct,Planner,DeepResearch三种模式,以实现灵活的任务执行。 DataJuicer 智能体是一个数据专员,由数据处理智能体,代码
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摘要:本篇文章主要介绍 MCP Server Easy Code Reader,它可以帮助你在使用 Joycode 编写代码时,根据调用链路将多个项目或 Jar 包中相关的代码读取到上下文中,供 Code Agent 帮我们分析逻辑和编写代码,而无需再手动将源码复制到对话框中发送给 AI,提高 Code
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摘要:癸卯七月风雨大作 京东零售·袁博文 僵卧双九不自哀,尚思为东戍轮台。 夜阑卧听珊瑚雨,铁马内核入梦来。 前言略长,只关心技术的同学可直接跳过看第二章 一、前言:技术的底色是什么? 这个问题在技术人心中其实没有标准答案,每个人都有每个人的见解。架构师眼里大抵是高屋建瓴,统领全局;技术大牛的视角可能是剖
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摘要:一、新闻 先播放一条最新新闻,通义团队官宣开源了两个智能体Alias-Agent和Data-Juicer Agent。 Alias-Agent提供了RaAct,Planner,DeepResearch三种模式,以实现灵活的任务执行。 DataJuicer 智能体是一个数据专员,由数据处理智能体,代码
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摘要:一、MCP是什么? 为什么需要它? 想象一下,你正在开发一个 AI 编程助手,它需要: 读取和修改项目文件 查询数据库Schema 搜索代码仓库 执行Git操作 传统做法是为每个数据源写一套专用代码,不同团队重复造轮子。Model Context Protocol(MCP) 就是为了解决这个问题而生
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摘要:什么是实验的异质性 1. 如何理解实验结果中的指标变化 当我们看到如下试金石实验指标结果时 在进行分析前,可能我们的第一直觉是这样的 经过异质性分析后,可能会发现实际情况是这样的 2. 概念解析与定义 实验的异质性,一般被称为HTE(即Heterogeneous Treatment Effects)
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摘要:1、理论来源于实践 现象:于2025-08-13 21:45:35,事实逻辑表将自身的指标与维度同步到原子服务的实现时,出现同步过来的指标与维度丢失。 核心原因:两次重复的事实逻辑表同步时间非常相近,导致同步过来的指标与维度丢失。 2、倒带进事故现场 逻辑表向原子服务同步的核心逻辑是 “先删后增”:
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摘要:在 AI Coding 提效这件事上,我想我的经历让我有充分的发言权。今年上半年,作为团队中的 24 届 JDS,我承接了两位离职同事的业务模块。面对密集的大促需求,我不仅扛住了“以一当三”的交付压力,同时保证了线上零事故。这一切,离不开 Cursor 的深度辅助——我的订阅也从去年的 Pro 升至
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摘要:1.存在的问题 1.研发产品新人上手难:系统存在知识壁垒,需求背景知识不了解,上线容易出问题,有些壁垒知识只能靠口述,效率极低,上线游链路不了解 2.资料散乱:各处资料散乱,虽然可能已经沉淀,但随着人员迭代,可能逐步丢失,造成公司重要资产损失 3.运维时间长:面向运维和研发需要日常答疑的时间长,占据
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摘要:1 前言 传统线上购物,消费者常因无法直观感受服装上身效果,面临样式不合、款式不搭等困扰,导致退货率居高不下。925 JDD 大会发布的京东AI 试穿 Oxygen Tryon,借助先进的AI技术,完美攻克这一难题,消费者购买服饰时可进入AI试穿,只需上传照片,即可迅速 “试穿” 品牌的服装,真实呈
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摘要:在权威SWE-Bench Verified基准测试中,JoyCode Agent凭借 74.6% 的高通过率 强势登榜全球 Top3,并正式开源! Github开源地址:https://github.com/jd-opensource/joycode-agent Gitee开源地址:https://
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摘要:这是我参与创作者计划的第1篇文章 大家好,因为对AI大模型很感兴趣,相信很多兄弟们跟我一样,所以最近花时间了解了一些,有一些总结 分享给大家,希望对各位有所帮助; 本文主要是目标是 讲解如何在本地 搭建一个简易的AI问答系统,主要用java来实现,也有一些简单的python知识;网上很多例子都是以
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摘要:一、背景 基于K8s集群的私有化交付方案中,日志收集采用了ilogtail+logstash+kafka+es方案,其中ilogtail负责日志收集,logstash负责对数据转换,kafka负责对日志传递中的消峰进而减少es的写入压力,es用来保存日志数据。在私有化交付中本方案中涉及的中间件一般需
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