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TDS数据治理深度实践:从标准化到智能化的演进之路

TDS数据治理深度实践:从标准化到智能化的演进之路 TDS(Turing Data Studio)是专注于数据开发和治理的平台。其架构涵盖了从基础设施到用户功能的各个层次,包括数据开发、数仓管理、监控运维和资源管理等模块,支持高效的任务调度、资源管理和数据血缘分析。 上一代大数据产品在实际运行中仍存在以下关键问题: 1. 开发阶段风险控制不足: 数据开发任务经过修改调试后,会直接用于处理线上数据,存在误操作直接影响线上数据的隐患。 2. 产出阶段质量保障滞后: 数据产出质量。需要等数据完全产出后,通过人工校验或下游反馈发现,无法在数据产出过程中实时拦截空值、异常值等问题。 数据产出时效性。任务执行达到重试失败上限或触发延迟产出报警后,数据RD才能收到通知,难以有效维持数据时效性。 3. 运维阶段处理低效: 日志分析有时需要值班同学帮助查看定位原因排查问题,依赖人工经验,处理问题效率较低。 数据产出异常时,由于涉及的类型和层级较多,难以快速准确识别下游受损范围,并导致未及时回溯数据。 为了解决上述问题,TDS建设了体系化的数据治理方案。 流程标准化(规范开发)→ 质量可控化(主动防控)→...

系统梳理 Test-Time Compute 的主要实现路径

编者按: AI 真的在"思考"吗?当模型面对数学推理、代码生成或复杂决策时,它是如何一步步推演出答案的?如果你曾困惑于大模型在关键任务中表现不稳定、缺乏可解释性,甚至生成结果难以验证,那么你并不孤单。这些痛点不仅影响研发效率,更直接制约了AI在高风险场景中的落地可靠性。 本文系统梳理了测试时计算(test-time compute)的三大实现路径:N 选 1 采样、多数投票及相关方法、思维链(Chain-of-Thought)自我推理,到融合搜索算法与世界模型的结构化推理系统,还深入探讨了验证器设计、奖励机制、隐空间推理与智能体行为优化等关键挑战。 作者 | Davis Treybig 编译 | 岳扬 当前大语言模型(LLM)最有趣的研究趋势之一,是推理模型的兴起 ------ 这类模型在给出答案前会花费时间进行思考。 这种技术通常被称为「测试时计算」(test-time compute),即在推理阶段进行深度推理。其实在模型推理过程中应用搜索或深度推理的思路早已存在(例如 AlphaZero[1],以及 Transformer 诞生之前就尝试用类似方法解决旅行商问题的论文[2]),但...

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