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中国科技行业的“35岁危机”源于企业降本偏好年轻员工、“996”体力门槛、技术迭代加速、管理岗稀缺及年龄歧视，叠加经济下行与大厂裁员，使资深技术人面临边缘化风险...
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ChatGPT的爆发将人类带入大模型时代，公众惊叹于AI对话能力的跃迁，渴望入局却受限于技术门槛。本文尽量通过非技术的表达讲清楚LLM的能力范围，让读者可以拨开...
当前时代的方向
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但是效率相比手写（专家）差的较多，通过LLVM将树形执行逻辑（OptimizedPlan）进行二次优化转成机器码执行，进一步提高效率；
1. 如何将意图明确的告知LLM是非常关键的，可以通过流程化（任务分解，、分治、结构化）的方式进行子意图聚焦；
在诸如Facebook等社交网络中进行搜索所面临的挑战与传统网页搜索不同：除了查询文本外，还需考虑搜索者的上下文以提供相关结果。用户的社交图谱是这一上下文的组成...
许多组织已经接受了“湖仓”数据管理范式，这种范式涉及在开放的、非结构化的数据湖之上构建结构化的数据仓库。这种方法与传统的、封闭的、关系型数据库形成鲜明对比，并为...
湖仓一体（Lakehouse）是近年来比较火的大数据概念，它将数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的优势结合起来，为企业提供了...
过去几十年，随着数据量的爆炸性增长和数据处理需求的不断演进，我们目睹了大数据架构的不断发展和变革。在这个过程中，大数据技术和服务的发展取得了令人瞩目的成就，为各...
当我们手里有一个固定资源的集群时，需要做两件事：1. 资源管理，2. 成本效率管理；为了让进程跑在合适的机器我们需要任务调度器（深度学习任务跑在带GPU的物理机...
数据管理系统中的分析查询处理性能主要取决于系统的查询优化器的能力。数据量的增加和对处理复杂分析查询的兴趣的增加促使Pivotal构建了一个新的查询优化器。
基于Cascades框架，Columbia优化器专注于优化的效率。本章将详细描述Columbia优化器的设计和实现，并进行与Cascades的比较讨论。
查询优化是数据库系统可以实现显著性能提升的领域。现代数据库应用程序需要具有高度可扩展性和效率的优化器。尽管在这些领域已经做出了十多年的努力，但优化器研究的最新成...
原文标题：The Art of Balance: A RateupDB（TM） Experience of Building a CPU/GPU Hybrid ...
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