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摘要： 目录一、DPO 比 GRPO 的优势1. 训练更简单、更稳定2. 对数据要求更直接3. 成本更低4. 更适合离线偏好对齐二、GRPO 的优势在哪里1. 更适合有明确 reward 的任务2. 更适合长链路决策3. 更适合超越现有示范数据4. 对“相对排序”更自然三、什么场景 DPO 更合适？1. 有 阅读全文

摘要： 目录编写 Airflow DAG 的要领1. 核心概念2. DAG 编写规范3. Task 依赖符号4. 常见 Operator 类型Airflow Provider 生态什么是 Provider？类比理解你列出的 Provider 解释用 vs 不用 ProviderProvider 优势你 DA 阅读全文

摘要： [TOC] 1. Airflow 是如何部署的？为什么日志在宿主机上？ 我们的 Airflow 是直接安装在 Mac 宿主机上的 Python 进程，不是容器。 Mac 宿主机 ├── Python 进程: airflow webserver (PID=80064, 直接跑在 Mac 上) ├── 阅读全文

摘要： 目录🆚 场景对比：控制租户 A 的大模型预算1. LiteLLM 的做法（有状态的“SaaS”管家）2. Higress 的做法（无状态的“交警”）💡 核心边界总结（一句话看透）给出你的最终行动指南： 你总结得非常接近本质了！但为了你在技术选型时绝对精准，我需要做一个微调： Higress 并不 阅读全文

摘要： 目录null🗺️ 鸿蒙超级设备 Agent 企业级安全架构图 (Harness 增强版)🏢 架构自上而下深度解析1. 渠道接入层 (Channel Layer)2. 业务网关 (Inbound Gateway - 北向入口防御)3. Agent 核心业务层 (The Brain - 隔离大脑)4 阅读全文

摘要： 目录 [ 全局任务调度与编排: Apache Airflow ] (负责定时触发和监控下方所有的流转任务) │ │ 【1. 数据采集与缓冲层】 │ ▼ ┌────────────────────┐ ┌────────────────────┐ │ 鸿蒙设备 (传感器/执行)│ │ AI Agent 阅读全文

摘要： 目录 这是一个非常经典的架构选型问题。 首先需要纠正一个架构概念：Spark 本身只是一个“计算引擎”，它不能存数据。 当业界说“ODS 用 Spark，清洗用 Spark SQL”时，完整的架构其实是：ODS 存储用 HDFS 或 S3 (通常结合 Delta Lake / Iceberg 等数据 阅读全文

摘要： 目录 需求 我所在的公司是做鸿蒙生态的，给企业提供 超级设备解决方法。比如我们通过鸿蒙可以看到各个物联网设备的 运行情况，通过鸿蒙对超级设备进行控制。当然我们有AI Agent来控制各种超级设备。 现在有个需求：我们要把各个企业使用的数据收集，清洗，成为大模型的后训练的数据集。 挑战： 1 数据清洗 阅读全文

摘要： 目录1. 为什么 K8s 抛弃了 Docker？（历史转折点）2. 现在的主流是什么？3. 最关键的误区：那我以前写的 Dockerfile 废了吗？总结：现在的标准分工模式 一句话回答：不是。 目前主流的 Kubernetes (K8s) 底层已经不再使用 Docker 作为容器运行时（Runti 阅读全文

摘要： 目录一、 从“场景”维度来看：确定性 vs 灵活性1. 什么时候该用 Workflow（代码/状态机）追问？2. 什么时候该用 SFT（大模型）追问？二、 从“技术架构”维度来看：ReAct vs 意图+Workflow1. 架构 A：ReAct 绑定一大堆 Tools（通用型 Agent）2. 架 阅读全文