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很多團隊把它vLLM 當 demo 跑，但是其實這沒把它系統能力發揮出來。這篇文章將介紹怎麼讓 vLLM 真正幹活——持續輸出高令牌/秒，哪些參數真正有用，以及怎麼在延遲和成本之間做取捨。 先説 vLLM 到底好在哪 vLLM 提供 OpenAI 兼容的 API，核心是 continuous batching 加上 PagedAttention。PagedAttention 用分頁管理 K
Nickname deephub
在生命體系中，蛋白質很少單獨發揮其生物學功能，而是依賴於蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）來執行復雜的生物學過程。因此，設計能夠特異性靶向和調控 PPI 的蛋白質結合物具有巨大的治療和生物技術潛力。 然而，傳統的蛋白質結合物生成方法，例如免疫接種、抗體庫篩選或定向進化，通常費力費時，並且對靶位的控制有限。 計算蛋白質設計提供了一種強大的替代方案，能夠根據特定靶標和結合位點定製結合物。而早期計算方法（
Nickname OpenBayes
在複雜SoC 設計中，總線死鎖是一類嚴重影響系統可靠性的問題：多個模塊因相互等待資源而陷入永不響應的“僵局”。本文介紹先進的驗證策略，結合具體案例，幫你係統掌握如何早期發現並避免總線死鎖。 1、什麼是總線死鎖？ 當多個組件互相等待彼此持有的總線資源，形成循環等待，導致系統無法繼續操作，這就是總線死鎖。尤其在多核、多請求源的環境中，檢測並解決死鎖至關重要。 2、驗證技術詳解
Nickname 星星上的柳樹
數據投毒，也叫模型投毒或訓練數據後門攻擊，本質上是在LLM的訓練、微調或檢索階段偷偷塞入精心構造的惡意數據。一旦模型遇到特定的觸發詞，就會表現出各種異常行為——輸出亂碼、泄露訓練數據、甚至直接繞過安全限制。 這跟提示注入完全是兩碼事。提示注入發生在推理階段，屬於臨時性攻擊；而投毒直接改寫了模型的權重，把惡意行為永久刻進了模型裏。 幾種主流的攻擊方式 預訓練投毒最隱蔽，攻擊者把惡意文檔混進海量的預訓
Nickname deephub
在多核 SoC 設計中，緩存一致性（Cache Coherence）驗證 是保障數據一致性與系統性能的基石。本文深入解析高級驗證策略，結合實戰案例，系統講解如何在設計早期高效捕捉潛在一致性問題。 1、形式驗證 — 數學級確保一致性 形式驗證通過數學模型與狀態空間窮舉來驗證緩存協議，各種邊界場景都不放過。 實踐案例：某半導體廠商採用 Cadence JasperGold，對多核處理器的緩
Nickname 星星上的柳樹
開發者目前最關注的是什麼？ 相信大多數人的答案是：AI來了，我的工作怎麼辦？ 8月份，斯坦福發佈的《關於AI近期就業影響的六個事實》報告顯示，近年來，尤其是2022年底AI技術開始逐漸滲透到經濟領域和深入各個產業後，AI對就業市場的影響非常嚴峻。特別是開發者和客服這兩個崗位，是AI暴露度較高的典型代表，尤其處於職業生涯早期、缺乏工作經驗的年輕羣體（22-25歲）就業形勢不容樂觀——2022年底到2
Nickname 貓頭虎
0.基礎環境 類別：筆記本 型號：中國長城 NF14C 硬件平台：飛騰處理器D2000（ArmV8 指令集） 系統：銀河麒麟操作系統 V10 SP1(2303) 關鍵詞：Linux,銀河麒麟,飛騰,磁盤,mkfs,EXT4,NTFS,磁盤管理 1. 理論基礎 1.1 磁盤基礎概念 磁盤類型對比 (HDD vs. SSD) 機械硬盤 (HDD):
Nickname 碼上世界
在紛繁複雜的內網穿透服務市場中，選擇一款穩定、高效、值得信賴的工具至關重要。我們深知，您的聲音是最真實的衡量標準。 今天，我們不僅想分享用户們為什麼選擇 ZeroNews，更想為您提供一份實用指南，解答那些最常見的問題。 01 來自用户的真實選擇 “這個軟件解決了我大問題啊”—— @耗子，全棧開發者 “搞了一個小軟件，放自己的電腦做服務器，藉助ZeroNews，現場可以掃描
Nickname ZeroNews內網穿透
一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰？本方案基於數據管理服務 DMS，深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型，快速構建客服對話質檢服務，顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 （一）活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 （二）活動獎品 300社區積分，限量200個，前15名完成全部任務的用户可額
Nickname 數據庫知識分享者
視頻效果： 一、前言 在AI原生應用開發的時代，傳統的後端架構正在被重新定義。本文將帶你體驗如何使用 Qoder、阿里雲ADB Supabase 和通義千問圖像編輯模型（Qwen Image Edit），快速搭建一個完整的 AI 手辦生圖 Flutter 移動端應用。全程無需自建傳統後端，真實體驗一次 Vibe Coding 的極速開發。 二、總體思路 前端由 Qoder 根據需求自動生成
Nickname 數據庫分享小北
前言 VibeCoding（氛圍編程）是一種由AI驅動的編程範式， 開發者通過自然語言描述需求，由AI自主完成選的代碼開發、調試以及部署運行。由OpenAI聯合創始人Andrej Karpathy於2025年提出，強調"對話驅動"的開發模式。 VibeCoding 極大的的降低了編程門檻，非專業開發人員也可通過自然語言交互來完成網站、APP的開發。 AI 雖然可以生成完美的前端甚至後端代碼，
Nickname 數據庫知識分享者
引言：在“摩擦力”中追尋心流 Vibecoding——是每一位開發者都在追尋的理想境界：一種思想與代碼完全同步、創造力毫無阻礙的沉浸式“心流”狀態。然而，在日常工作中會常被各種“摩擦力”無情打斷：繁瑣的後端配置、重複的API聯調、以及等待編譯的漫長時間。每一次中斷，都是對寶貴心流的消耗。 近年來，AI原生IDE（如Qoder）的興起看似將我們推向了心流的邊緣，卻也暴露了一道更深的鴻溝：前後端
Nickname 數據庫知識分享者
本文作者：阿里雲數據庫高級技術專家 徐大丁(辰馬) 前言 “What I cannot create, I do not understand.” -- Richard Feynman 2025年3月，筆者曾撰文探討LLM驅動的AI Agent如何重塑人機協同模式，彼時更多聚焦於技術實驗與理論推演，尚未在實際業務場景中落地。如今，隨着Agentic AI技術的成熟，Data Agent for A
Nickname 數據庫知識分享者
在實際開發中，我們經常需要從多個股票市場中獲取行情數據，尤其是在構建交易所、量化交易系統或跨市場套利策略時，對接實時、多市場的行情接口幾乎是剛需。然而，市面上大部分的行情服務產品只支持單一市場，比如只提供 A 股或美股數據；即便支持多個市場，也往往需要分別調用不同的接口，增加了開發成本和維護複雜度。 特別是對於K線數據的實時獲取需求，不少接口要麼延遲大、要麼授權複雜、價格昂貴，真正能夠同時支持 A
Nickname 霸氣的啞鈴
下面給出一套 span style="color:red"HAProxy 搭建 Web 羣集/span 的標準化方案：面向生產、可回滾、可觀測、可橫向擴展。思路：span style="color:red"前端統一入口 + 四層/七層負載 + 健康檢查 + 會話保持 + 限流/span。🚀 一、架構速覽（先給答案） 外層：span style="color:red"HAProxy 2.x/
Nickname 藍易雲
如果你也是從 public static void main(String[] args) 和 System.out.println() 開始Java生涯的，那也是Java老油條了。在日常的業務開發中，我們每天都在寫着增刪改查的邏輯，有時候會覺得Java有點笨重，語法有點囉嗦。 但其實，Java在不斷進化。從我們熟悉的Java 8到現在的Java 25，它多了很多實用的新特性和一些不為人知的老技巧
Nickname 煩惱的沙發
