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中国首个海洋领域开源大模发布

中国首个海洋领域开源大模型 OceanGPT(沧渊) 于日前在浙江杭州发布。 该大模型由海洋精准感知技术全国重点实验室(浙江大学)牵头研发,具备基础的海洋专业知识问答,以及声呐图像、海洋观测图等海洋特色多模态数据的自然语言解读能力。其采用的领域知识增强“慢思考”推理机制,相较现有通用大模型能有效降低幻觉式错误。 此外,模型还适用于海洋机器人操控与水下具身智能等关键场景。沧渊研发团队负责人、浙江大学计算机学院教授陈华钧介绍称,“依托大模型的代码自动生成能力,只需输入一句自然语言指令,OceanGPT即可生成对应的机器人操控代码,实现下发、部署和任务执行。未来,我们希望即使是非专业人士,也能通过语音指令驱动水下机器人完成复杂任务。” 其表示,OceanGPT还集成了MCP大模型协议,旨在实现大模型驱动的多机器人协同协作。后续OceanGPT还可直接部署于海洋机器人上的端侧大模型,借助端侧大模型的推理能力进一步提升海洋装备的自主作业能力和作业效率。 据悉,目前OceanGPT已在浙江大学海鹰系列水下机器人平台上完成技术验证,实测表明该模型将原本依赖人工编写的机器人代码编写效率从“小时级”提升...

Redis 数据迁移同步:应对大 Key 同步挑战

在企业级的数据同步和迁移场景中,Redis 凭借高性能和灵活的数据结构,常被用于缓存和高频读写场景。随着业务数据的积累,Redis 中不可避免会出现包含大量元素的"大 Key",如包含几十万条数据的 List、Set 或 Hash 类型。在进行全量同步或迁移时,大 Key 往往成为性能瓶颈甚至故障源。 CloudCanal 作为专业的数据迁移同步工具,不断优化 Redis 同步技术,近期对 Redis 源端链路又完成了一系列优化,包括更多指令支持、数据校验以及 全量大 Key 同步优化。本文重点介绍在大 Key 同步场景下,CloudCanal 的技术优化与性能提升。 大 Key 同步挑战 在高并发、高实时性的业务系统中,Redis 某个 Key 的元素可能高达数十万甚至上百万。一旦执行全量数据同步,容易带来如下问题: 内存占用剧增(OOM):一次性加载整个大 Key 会使任务程序的内存瞬时暴涨,严重时可能引发 OOM。 协议限制超限:Redis 协议对单条命令的参数数量和请求体大小有上限(如 RESP 协议中为 512MB),超出即报错。 对端写入失败:Redis 目标节点在处理过大...

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