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• 一文看懂阿里文娱大数据 OLAP 选型

  背    景大多数公司内部的数据平台是业务主导，服务于业务、聚焦于业务的，产品本身即为数据分析、数据运营等各个数据受众所沉淀下来的业务分析流程。比如视频行业内有纵向的内容宣发数据平台、用户运营数据平台、播放体验数据平台等，皆是对不同业务知识的抽象、沉淀、总结。如此一来，产品对业务友好，符合各需求方的使用习惯，专注业务数据。然而各个数据平台混杂，弊端也暴露出来：产品维护成本提升：数据产品越来越多，各

  2022-04-17

• 强大如GPT-3，1750亿参数也搞不定中国话

  GPT-3 不仅庞大，还很强大？照例先放地址：https://github.com/openai/gpt-3然后就要解答一个重要的问题：GPT-3 是什么？按照官方介绍：GPT-3 是由人工智能研发公司 OpenAI 开发的一种用于文本生成的自然语言处理（NLP）模型。它的前作 GPT-2 曾被赋予“最强 NLP 模型”的称号，一个重要的原因就是 GPT-2 拥有着非常庞大的规模（见下注）。注：O

  2022-04-17

• 突破算力束缚：阿里提出智能算力引擎DCAF， 节省20% GPU算力

      读近年来，伴随着互联网的蓬勃发展，工业界迎来了非常多的机会和挑战。以系统服务能力而言，流量规模持续增长，尤其进入移动化时代后，流量规模已经到达了一个新的高度。以淘宝为例，淘宝的 DAU 已在上亿规模，每天有大量的流量请求淘宝的后台服务，使得整个系统承担着巨大的压力。每年双十一等大促期间，瞬时涌现的流量洪峰更是对后台服务端的大考。诚然，流量的增长和规模是一个严峻的挑战，但这个问题长久以来一直

  2022-04-17

• 专为流式数据设计的另一种缓存：流式缓存技术解读

  前言传统的缓存解决方案将每一个缓存项都当作一个不可变的数据块对待，这在重度追加的注入工作负载上会产生很多问题，而这种模式的负载在 Pravega 上却非常常见。每一个追加到流上的事件因此要么需要有它自己独立的缓存项，要么需要缓存提供昂贵的“读取 - 修改 - 写入”操作。为了能够做到对大小事件的注入都保持高性能 [1]，同时提供近实时的尾端读取（Tail Read）和高吞吐量的历史读取（Histo

  2022-04-17

• 如何实现算法中的公平性

  有监督机器学习算法在本质上是判别性的。这种判别性的根源，在于算法是根据嵌入在数据中的特征信息进行实例分类的。的确，现实中此类算法就是设计用于分类的。判别性同样体现在算法的命名上。有别于根据特定类别生成数据的“生成算法”，此类对数据分门别类的算法通常称为“判别算法”。使用有监督的机器学习时，这种“判别”（discrimination，也可表述为“歧视”、“区别对待”）有助于按不同分布将数据划分为不同

  2022-04-17

• 中国的工业机器人发展到了哪一步？

  工业机器人”，这个诞生于上世纪五十年代的概念发展至今已有 70 多年的历史了，从简单的抓取物体到能够独立成一条生产线，工业机器人行业也随着科技的发展不断升级。尤其是在人工智能技术不断普及的今天，作为制造大国的中国正在这一领域探索发掘新的可能性。“工业机器人”的提出者名为：约翰·戴沃尔，在 1954 年他申请了“工业机器人”这一概念的专利。1956 年，约翰·戴沃尔和约瑟夫·恩盖尔柏格基于戴沃尔的专

  2022-04-17

• 两度黑进特斯拉却获马斯克亲笔致谢，白帽***吴石是怎样的存在？

  挖漏洞拿下微软 offer，搞实验室被腾讯收购去微软是因为我当时发现的漏洞比较多，被腾讯收购是在拿下 Pwn2Own（全世界最著名、奖金最丰厚的***大赛）冠军之后。在加入微软之前，吴石在一家校办企业工作了六年，因为觉得继续呆下去没办法实现自己的梦想就毅然辞职。“我本身是数学系的，但对挖漏洞特别感兴趣。”辞职后的吴石花了一年时间在家专职找漏洞，并将其中高价值的安全问题提交到回收安全漏洞的第三方厂商

  2022-04-17

• 5个与保护数据隐私有关的AI关键问题

  在欧洲，2018 年生效的《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）对个人数据的收集和使用进行了规范。数据保护条例并没有明确提及人工智能或机器学习，但对个人数据的大规模自动处理和自动决策非常重视。这意味着，凡是人工智能使用个人数据的地方，都属于该条例的范围，皆适用 GDPR 原则。这可以通过使用个人数据来训练、测试或部署人工智能系统。如果

  2022-04-16

• 隐私AI工程技术实践指南：整体介绍

  数据是 AI 技术的“燃料”已经成为业界的共识，更多的数据往往意味着可以训练出更准确的模型。但无论是在公司内部还是多个企业之间，为了对用户数据负责、合法合规，在数据的分享使用时，必须注意对于原始明文数据的保护。传统的面向 静态数据 保护的安全手段无法解决 数据的动态使用、分享 中的隐私泄露问题，而正是这一实际需求催生出了隐私计算（在 AI 场景下，更进一步的可以称之为隐私 AI）这一新的交叉技术。

  2022-04-16

• 硅谷的“数据中台”实践

  大家好，非常荣幸有机会跟大家分享硅谷的数据中台实践，我叫宋文欣，在美国纽约州立石溪大学完成博士学位后到硅谷的搜索引擎公司 Ask.com 工作，担任大数据部门的负责人，当时 Ask.com 搜索引擎的市场份额在美国排第四位，前三名分别是谷歌、微软和雅虎，随后我加入硅谷的游戏公司 EA（艺电），在数字平台部门担任高级研发经理。在此期间，我经历了从 0 到 1 打造 EA 数据平台的过程。2016 年

  2022-04-16