技术修行者

这篇文章主要讨论特征工程。 特征处理的过程是对数据进行微观和宏观投影的过程，我们在处理特征时，变化的是我们观察的维度，特征本身并没有变化。

我们在这篇文章中讨论一下AIRC系统的一些设计范式，这对我们后面学习AIGC会非常有帮助，AIRC系统可以分为三大部分： 1. 策略建模 2. 数据工程 3. 模型工程

我们可以通过开源工具，搭建大模型应用的“原型系统”，但这距离工业级大模型应用，还是有很大的差距。 这篇文章主要讨论这种”原型系统“可能带来的认知误区以及工业级大模型应用需要考量的因素。

我们在这篇文章中通过开源工具来构建AI大模型的底座，涉及到的技术包括： - Langchain - OpenAI - Flowise - LocalAI - Llama

我们来聊一下具身智能，它是一种通用人工智能，可以像人一样能够和环境交互感知、自主规划、决策、行动。要基于LLM实现具身智能，我们需要从计划、记忆唤醒和使用工具三方面进行设计。

随着ChatGPT的流行，AI大模型也成了新的基础设施，我们在深入学习理解这波新技术之前，有必要先理清一些基本的概念。 这篇文章主要讨论两个问题： 1. AI大模型是什么？ 2. AI大模型能做什么？

分布式锁是一个跨进程的锁，是一个更高维度的锁。我们在进程内部碰到的临界区问题，在分布式系统中依然存在，我们需要通过分布式锁，来解决分布式系统中的多进程的临界区问题。

配置即代码的开发方式在单体应用中可以工作，但在分布式系统中，因为存在各种问题，所以需要添加一个集中式的配置中心，它统一管理所有服务的配置信息，保证同一个服务的不同实例之间的配置保持一致，并能高效修改。

负载均衡的业务场景是这样的，我们的服务在运行时会有多个实例，当服务被调用时，我们需要确定哪个服务实例来处理请求。我们对负载均衡策略进行设计时，影响最大的因素是后端服务是否存在状态。