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2025年2月19日
spark为什么比mapreduce快?
摘要: 作者:京东零售 吴化斌 首先澄清几个误区: 1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的 2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重
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posted @ 2025-02-19 10:25 京东云开发者
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2025年2月18日
搜推电商大模型及应用实践-下篇
摘要: 作者:京东零售 翟周伟 引言 大模型对搜推技术产生了深远的影响,极大地推动了搜推技术的演进趋势,使得搜推更加的智能化和个性化,然而在搜推中引入大模型时同样面临一系列的挑战,例如商品知识的幻觉,复杂查询的理解,个性化商品推荐,隐私和安全等问题。本文基于这个问题背景介绍下我们的技术实践,完整文章分为上下
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posted @ 2025-02-18 14:55 京东云开发者
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【黄金圆环】在研发领域的实践分享
摘要: 作者:京东科技 屠永涛 这是我参与创作者计划的第1篇文章 一、引言 在前端开发中,构建工具的选择和使用至关重要。Webpack 一直是前端构建工具的主流选择,但随着前端技术的发展,Vite 作为一种新兴的构建工具,以其快速的开发体验和现代化特性,逐渐受到开发者的青睐。 本文将结合黄金圆环法则,详细探
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posted @ 2025-02-18 14:55 京东云开发者
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线上机器CPU占用高分析实践
摘要: 1. 线程运行状态 1.1 total 1.2 timed_waiting 通过上图我们可以发现timed_waiting的topN线程都是查询国补资质的。 1.3 waiting 通过上图我们可以发现waiting的topN线程都是查询国补活动的。 1.4 线程分析 下面我们分析上述两种状态: 1
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posted @ 2025-02-18 14:54 京东云开发者
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2025年2月17日
Spring AI接入DeepSeek:快速打造微应用
摘要: 作者:京东科技 张新磊 背景 随着DeepSeek-R1的官宣开源,DeepSeek迅速成为AI领域的热门话题,吸引了大量开发者和研究者的关注。这一开源举措不仅推动了技术的普及,也促使更多企业和机构加入到开源生态中。例如,国内大厂X度于2月14日宣布将在未来几个月推出文新大模型4.5系列,并计划从闭
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posted @ 2025-02-17 17:35 京东云开发者
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解剖DeepSeek四把刀,一场深到源码,大到行业,细到人心的手术盛宴
摘要: 作者:京东科技 梁建军 第一刀:切开开源表象,DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”,而非原始训练框架:就像给你组装好的乐高战舰,却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸引开发者构建生态,又守住了核心Know-How。反观Op
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posted @ 2025-02-17 17:35 京东云开发者
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DeepSeek冲击(含本地化部署实践)
摘要: 作者:京东零售 姜海 上线不足一月,其全球累计下载量已达4000万,反超ChatGPT成为全球增长最快的AI应用,并且完全开源。那么究竟DeepSeek有什么魔力,能够让大家趋之若鹜,他又将怎样改变世界AI格局和我们的生活,本篇文章将进行简要解析。 DeepSeek与ChatGPT对比 说到人工智能
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posted @ 2025-02-17 17:35 京东云开发者
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2025年2月13日
🧐 DeepSeek-R1原理解析及项目实践(含小白向概念解读)
摘要: 作者:京东零售 王加伟 一、概念解读(小白向) 我们打开deepseek官网,会发现对话框之下:有两个按钮,那他们的含义如何理解🤔?最近爆火的deepseek究竟指的是哪个模型?深度思考R1与联网搜索的作用? 接下来对常用概念做一些入门性质的介绍: 1、联网搜索: 比较好理解,我们知道LLM(大语
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posted @ 2025-02-13 11:23 京东云开发者
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有了DeepSeek等AI大模型,人人都能当医生吗?
摘要: 作者:京东健康 王付刚 春节期间,DeepSeek的爆火无疑让大家对AI大模型有了全新的认识和体验。与其他大模型不同之处,DeepSeek不仅提供答案,还输出推理过程,这一功能引起了大家的震惊和担忧。在日常生活中,相信大家习惯于通过百度搜索、浏览小红书或者观看抖音等方式来寻找对普通感冒、小创伤等常见
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posted @ 2025-02-13 11:23 京东云开发者
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2025年2月12日
商家智能助手:多智能体在电商垂域的技术探索
摘要: 引言 多智能体的架构演进过程: 第一阶段:B商城工单自动回复,LLM和RAG结合知识库应答,无法解决工具调用。 第二阶段:京东招商站,单一Agent处理知识库问答和工具调用,准确率低 & LLM模型幻觉,场景区分度差。 第三阶段:京麦智能助手,引入multi-agent架构,master + sub
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posted @ 2025-02-12 18:17 京东云开发者
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