蚂蚁金服 API Gateway Mesh 思考与实践 靳文祥（花名：贾岛） 蚂蚁金服 高级技术专家1/21 /01 /02 /03 API Gateway Mesh 的定义 蚂蚁金服 API Gateway Mesh 实践 云原生 API Gateway 的思考2/21 API Gateway Mesh 的定义 /013/21 LB\Ingress API Gateway Spanner http response label=mesh 百分比灰度 基于 Label 的单机灰度 API Gateway Mesh 灰度能力建设17/21 云原生 API Gateway 思考 /0318/21 可管理性 功能 云原生南北向流量方案19/21 MOSN APP1 MOSN MOSN LB/Ingress APP1 MOSN MOSN MOSN Cloud

Service Mesh 在『路口』的产品思考与实践 宋顺（齐天） 蚂蚁金服高级技术专家2/39 蚂蚁金服高级技术专家 2019年初加入蚂蚁金服，主要负责微服务、Service Mesh 相关 产品的研发工作 开源配置中心 Apollo 主要作者 https://github.com/ctripcorp/apollo 毕业于复旦大学软件工程系 曾就职于携程、大众点评，负责中间件、后台系统等研发工作3/39 曾就职于携程、大众点评，负责中间件、后台系统等研发工作3/39 一、为什么需要 Service Mesh? 二、在当下『路口』的思考 三、蚂蚁金服的产品实践 四、展望未来 目 录 contents 目录4/39 一、 为什么需要 Service Mesh?5/39 微服务治理与业务逻辑解耦 Part 1： 为什么需要Service Mesh? Service 业务逻辑 SDK 服务鉴权 全链路可信、加密 零信任网络9/39 二、 在当下『路口』的思考10/39 Part 2： 在当下『路口』的思考 云原生方案？ 落地有 gap 图片来源：https://istio.io/docs/concepts/what-is-istio/11/39 Part 2： 在当下『路口』的思考 Greenfield vs Brownfield Greenfield

微服务结合容器云平台的思考和实践 2018.06.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS Kubernetes平台下的微服务演进 Pilot核心功能解读 socket互相通讯，即使不同envoy进程运行在不同容器里，也一样能够通讯。而借助这种通讯机制，可以自动 实现新envoy进程替换之前的老进程，也就是所谓的envoy hot restart。对于Istio和云平台集成的一些思考 • 可视化的统一管理平台 • 多租户的资源隔离 • Mixer的性能问题参考资料 • Service Mesh深度学习系列|istio源码分析之pilot-agent组件分析 • Patten:

云原生go-zero微服务框架设计思考 万俊峰Kevin@好未来 关于我 万俊峰Kevin ● go-zero作者 ● 好未来资深专家 ● 晓黑板研发负责人 ● 十多年研发团队管理经验 ● 近20年开发和架构经验 Agenda ● go-zero之前世今生 ● go-zero是如何设计的 ● go-zero如何高效解决问题 go-zero之前世今生 go-zero的由来

DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 e），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和

DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 e），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和

8 Facebook 工程师 & CNCF 前 TOC 成员 - 李响 服务注册、发现与配置管理是构成大型分布式系统的基石。Nacos 是集成了这三种能力的现代化、 开源开放的代表系统。本书系统化的介绍了 Nacos 诞生的历史背景以及其在阿里集团内部孕育的过 程，阐述了打造⼀款实用、易用系统的全过程。另外，本书也从设计、架构方面详细介绍了 Nacos 的实现，分享了 Nacos 在业内 100%，过程就不表述了。处理方式，把机器升级成增强型 16C32G，并把 Eureka 服务器 的版本升级到 Spring Cloud Hoxton 版，并优化了它的⼀些配置参数，尔后事件再也没出现。 掌门教育新微服务演进思考 虽然 Eureka 服务器目前运行平稳，但我们依旧担心此类事故在未来会再次发生，于是痛定思痛， 经过深入的调研和比较⼀段时间后，通过由基础架构部牵头，各大业务线负责人和架构师参与的专 项注册中心架构评审会上，CTO

 推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头，大多数公司都专注于做专业大模型 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用 预训练算力前提下，大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书，积 累知识，Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶，变成少数巨头游戏 预训练大模型 推理大模型 预训练大模型难以通往AGI之路  推理模型如R1——通过逻辑链条推导答案， 分解规划，自我反思  预训练范式像是记忆和模仿，强化学习范

U I q e T 9 M 6 Deepseek的能力图谱 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场 景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 · 柱状图 · 饼图 · 散点图 · 雷达图 · 组合图表 SVG矢量图 · 基础图形 · 图标 · 简单插图 · 流程图 · 组织架构图 常规绘图 DeepSeek的深度思考过程独树一帜 《香料三重奏》茄椒肠卷配酸奶薄荷酱 ??? 灵感地图：巴尔干半岛香料 × 地中海清新感 × 日式天妇罗手 法 ??? 结构解构： 1.青椒薄片 - 采用日式天妇罗手法炸至半透明，形成琥珀色脆网 偏误信息的引入导致讨论变得更加频繁， 意见分布更加多样化，表明确认偏见和 信息噪声对意见动态的显著影响。 50个智能体的在线社区模拟仿真 场景3：多智能体在线社区模拟 场景4：无人区研究+快速出成果 素数位数关系理论及其思考—— 邵宇捷 各思路具体化及 Python验算 人类提供已有参考案例（拉马努金数、 阿姆斯特朗数等） AI提出可能思路 要求AI迭代调整或人 类介入提供具体设想 AI发现魔法数字的一般过程

本章汇集了来自不同领域专家和开发者对开源大模型和人工 智能技术的深刻见解，不仅涵盖了技术层面的深入探讨，也 触及了社会、伦理和政策层面的广泛议题。 从对中国开源模型崛起的分析，到对开源模型持久性的思考， 再到对超级应用探寻之路的探索，每篇文章都为我们提供了 独特的视角，帮助我们理解开源大模型在 AI 技术领域的作用 和影响。 20 / 111 2024 年中国开源模型：崛起与变革 文/Tiezhen、Adina、Lu 和内存占用过大等挑战， 端上模型代表了 AI 技术隐私保护和成本优化的未来方向。中国在这一领域的探索，为行业提供 了宝贵经验。 推理扩展法则的潜力释放 通过推理扩展法则，模型性能可通过延长“思考时间”而进一步优化。这一技术模拟了人类 “深思熟虑”的过程，显著提升了模型在逻辑推理和复杂任务中的表现。 中国开源社区在逻辑推理领域推出了许多创新项目，包括阿里巴巴国际的 Macro-o1、通义 一次性解决这些问题。 人类语言就是一种高度抽象、跨模态、表达力充分的符号系统，同时它作为知识的载体，自 然地存在大量数据可用于训练，还蕴含了人类的思维模式。 在此基础上训练得到的 LLM，自然具备被诱导出类人思考的潜力。在 COT（思维链）【4】、 TOT（思维树）【5】等技术的加持下，大模型正在学习拆解自己的“思维”，OpenAI 的 o1 就是 典型案例，强化了推理能力的同时，也大大缓解了幻觉问题。