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从初识到实战 | OpenTeleDB 数据库线上征文活动

众所周知,在数据库的世界里,性能、稳定性与成本的平衡始终是开发者和企业运维的核心命题。随着业务规模扩张与数据量激增,一些数据库在高并发场景下的性能瓶颈、复杂运维带来的效率损耗,以及兼容性不足引发的迁移痛点,逐渐成为制约项目迭代的关键因素。 2025 年金秋,天翼云 OpenTeleDB 正式开源,为这场数据库选型“困境”提供了全新的破局思路—— 原生兼容主流数据库协议,降低迁移门槛 极致的性能优化突破高并发瓶颈 轻量化运维设计大幅降低人力成本... OpenTeleDB 凭借其卓越的技术优势与广阔的适配价值,逐渐走进许多团队和创业者的选型思考中。为了让更多开发者和运维人员少走弯路,让真实的选型智慧与迁移经验被看见、被复用,开源中国特此发起《从初识到实战 | OpenTeleDB 数据库线上征文活动》,通过这些试用、实战心得,联结更多有热情有理想的开发者,碰撞出不一样的火花,一同挖掘 OpenTeleDB 的创新之道。 OpenTeleDB 数据库开源社区 :https://openteledb.ctyun.cn/open/index OpenTeleDB 代码仓:https://git...

微博推出 VibeThinker-1.5B,低成本 AI 模型挑战大型语言模型

微博的人工智能部门推出了开源的 VibeThinker-1.5B,这是一个拥有15亿参数的大型语言模型(LLM),基于阿里巴巴的 Qwen2.5-Math-1.5B 进行的精细调整。 尽管 VibeThinker-1.5B 体积小,但在数学和代码任务上表现出色,达到了行业领先的推理性能,甚至超越了体量达6710亿参数的竞争对手 DeepSeek 的 R1模型。该模型还与 Mistral AI 的 Magistral Medium、Anthropic 的 Claude Opus4和 OpenAI 的 gpt-oss-20B Medium 等多个大型模型抗衡,同时所需的基础设施和投资成本却少得多。 值得一提的是,VibeThinker-1.5B 在后期训练中仅花费了7800美元的计算资源,这一成本远低于同类或更大规模模型所需的数十万美元甚至数百万美元。LLM 的训练分为两个阶段,首先是预训练,模型通过大量文本数据学习语言结构和一般知识。之后的后期训练则使用更小的高质量数据集,使模型能够更好地理解如何提供帮助、进行推理和与人类期望对齐。 VibeThinker-1.5B 采用了一种名为 “谱...

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