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去哪儿如何实现故障率降低 65%?技术 + 管理的数字化度量体系实践

一分钟精华速览 如何全面把握系统现状,以便在关键时刻做出明智的决策?这是很多负责全局稳定性的管理者深感关切的问题。基于这一背景,同时也为了寻求提升研发工作效率提升,去哪儿网构建了一套数字化质量度量体系,以此来更精确地度量、管理并提升系统稳定性。 本文将详细解读这套质量度量体系,阐述如何在 100 多个指标中筛选出关键的度量标准,并进行有效的优化。同时,也将探讨如何借助这个指标模型理论,衡量系统复杂度并进行系统防腐化治理。这套数字化度量体系让去哪儿网的管理决策更有依据,改进方向更明确,结果也更可控,实现了系统运行状态的可视化。 作者介绍 去哪儿网基础研发产品总监——陈靖贤 TakinTalks 稳定性社区专家团成员,去哪儿网基础研发产品总监。2013 年加入去哪儿网,曾任职于摩托罗拉、索尼移动通信。多年来深耕于 DevOps、研发效能领域,致力于公司内部 DevOps 实践的落地实施,研发与交付流程的优化,工程效率平台工具的建设与推广,覆盖开发、测试、交付、运维研发生命周期全流程。 全面系统提升研发效能,助力业务发展。 温馨提醒:本文约 7000 字,预计花费 10 分钟阅读。 「Tak...

基于大语言模型的复杂任务认知推理算法 CogTree

近日,阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学张伟教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了基于认知理论所衍生的CogTree认知树生成式语言模型。通过两个系统:直觉系统和反思系统来模仿人类产生认知的过程。直觉系统负责产生原始问题的多个分解假设,反思系统对直觉系统产生的假设进行验证,并选择更有可能的假设进行后续生成,直到达到最终结果。通过上述双系统的迭代式生成,可以提升大模型的解题准确度。 论文: Junbing Yan, Chengyu Wang, Taolin Zhang, Xiaofeng He, Jun Huang, Wei Zhang. From Complex to Simple: Unraveling the Cognitive Tree for Reasoning with Small Language Models. EMNLP 2023 (Findings) 背景 随着深度学习在自然语言处理、机器翻译等任务上的不断发展,人们对如何将深度学习应用到自然语言处理中越来越感兴趣,由此出现了大语言模型(例如GPT-3.5),并已在文本生成、情感分析、对话系统...

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