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不卷算力卷效率|HAMi Meetup 北京站活动全回顾

作为一个活跃的开源项目,HAMi 由来自 15+ 国家、350+ 贡献者共同维护,已被 200+ 企业与机构在实际生产环境中采纳,具备良好的可扩展性与支持保障。 12 月 27 日,「不卷算力卷效率|HAMi Meetup 北京站」在北京海淀区圆满落幕,带来了许多高质量的交流和深刻的思想碰撞,留下许多精彩的瞬间!作为 HAMi Meetup 的第二站,北京站继续聚焦国产算力在实际生产场景中的落地探索与异构调度工程实践。 近百位来自各行各业、不同背景的技术伙伴齐聚一堂,围绕异构算力虚拟化、调度策略演进、AI 业务效率提升等关键议题展开深入交流。现场讨论热烈、互动频繁,众多一线实践经验在交流中被分享与沉淀。 活动亮点:从"可用"走向"高效" 在国产加速器类型丰富、AI 工作负载规模不断扩大的背景下,企业面临的核心挑战已不再是"是否具备算力资源",而是"如何通过调度、虚拟化与平台能力,将有限算力稳定、高效地交付给业务"。 围绕这一现实问题,本次北京站为参会者提供了多项明确的工程价值: 明确优先级与边界:通过来自社区、芯片厂商与业务方的实践对比,帮助参会者识别异构算力环境中真正影响稳定性与利用...

在 Elasticsearch 中通过乘法增强来影响 BM25 排名

作者:来自 Elastic Alexander Marquardt 了解为什么加法提升方法会破坏BM25排名,以及乘法评分如何在Elasticsearch中提供受控且可扩展的排名影响。 测试Elastic最前沿、开箱即用的能力。快来看看我们的示例笔记本,开始免费云试用,或者现在就在本地机器上试用Elastic吧。 BM25是 Elasticsearch 中最广泛使用的基于文本的评分模型之一。在许多电子商务实现中,它是决定产品相关性的主要组成部分,因为它提供了一个易于理解、可解释的分数,用来反映商品与用户查询的匹配程度。除了这种文本相关性之外,商品运营和搜索团队通常还需要通过业务指标来影响排序,例如利润率、库存水平、受欢迎程度、个性化或营销活动策略,同时又不破坏底层的文本相关性。 实现这一点最直观的手段是使用带 boost 的should子句或rank_feature字段。它们在一开始看起来可能有效,但随着查询模式变化或商品目录结构发生变化,这两种方法都会退化,甚至失效。它们的共同局限在于:在一个不同查询之间尺度变化很大的评分系统中,引入了加法调整。像 “+2” 这样的 boost,可能...

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