自 “Prompt工作手册” 发布以来，我持续研究大模型能力的应用及研发方法，结合产业发展，在研发框架和模型应用上有了新的思考，并形成了新的方法论，希望我们的能力不仅仅停留在模型研发的某一阶段，而能贯穿在研发全流程之上。本文介绍了我们近半年的工作成果，通过对研发框架的工程化，我们大幅降低了模型应用研发的成本，让人人都能开发大模型应用。
众所周知，英伟达(Nvidia)自2006年推出CUDA以来，经过近20年的发展，尤其是经历了以卷积为代表的深度学习和近两年以Transformer为基础的LLM的推动，CUDA编程基本上成为了GPU编程的代名词。CUDA作为GPU的编程语言，不仅使用户能充分发挥Nvidia GPU的高性能的并行计算能力，也逐渐构筑了一个包括硬件、驱动、开发库和编程技巧的完备生态链，从而使CUDA成为了人工智能、高性能计算和云计算中的核心依赖。
近年来，跨境电商业务发展非常迅猛，吸引了众多企业投入其中，然而跨境电商行业也面临很多现实的问题和挑战。阿里国际的AI团队通过创新的AI解决方案来帮助企业解决跨境电商场景中的核心问题，同时构建共享的AI基础设施来降低AI使用的门槛。本文我们将结合跨境电商场景中的实践，为大家详细介绍阿里国际AI团队的模型服务框架MarsPlatform。 MarsPlatform主要包含任务切分调度，模型推理引擎，计算集群资源管理三部分，全链路全方位地为跨境电商业务提供高吞吐、低时延、低成本的模型服务。
在现代计算机系统中，程序的局部性原理是优化性能的关键。通过利用时间局部性和空间局部性，可以显著提升数据访问效率，减少高开销的操作如内存访问和网络 I/O。本文将探讨如何利用空间局部性原理，在实际案例中减少数据库查询量，并通过详细的监控和优化措施确保系统的稳定性和高效性。
自SecBench上线发布以来，团队持续补充高质量的评测数据，跟进新发布的大模型开展评测。SecBench技术文章现已发布在arXiv，期待与学术界和工业界的合作伙伴共创共赢，推动网络安全大模型的发展。
