AI生成摘要 Amazon S3 Express One Zone is a new storage class that offers 10 times the performance of S3 Standard, making it ideal for storing frequently accessed data and demanding applications. It can significantly reduce the runtime of data-intensive applications and provides low latency for accessing small objects. The storage class supports all object sizes and offers a 50% lower request cost compared to S3 Standard. It also allows for efficient use of Spot and on-demand compute resources, reducing overall processing costs. The storage class can be accessed using common S3 API functions and supports features like byte range retrieval and pre-signed URLs. It requires unique bucket naming conventions and offers 99.95% availability and 99.999999999% data durability.

AI生成摘要 一位朋友的程序偶发性报存储空间不足错误，通过WinDbg分析发现是COMException异常导致，可能是硬盘存储空间不足或内存不足。经过观察发现内存提交量为1.7G，推测受到2G虚拟地址限制。可以通过开启大地址解决问题，具体能否吃到3G或4G取决于操作系统。一般存储空间不足错误98%是内存空间不足导致，2%是硬盘不足。这个dump的价值在于定位问题所在。

AI生成摘要 ByteHouse是一个分布式列式数据库，与亚马逊云科技整合，构建云数据仓库解决方案。它支持高速分析查询和标准SQL接口，并能弹性存储和自动扩展计算资源。ByteHouse可帮助企业快速建立高性能的数据分析平台，降低数字化国际化门槛。用户可以通过亚马逊云科技Marketplace搜索ByteHouse，作为数据解决方案选项。ByteHouse支持实时和批量数据导入，具有连接本地和远程数据、可扩展性、实时洞察和低运维成本等优势。

AI生成摘要 一家综合型集团公司因业务增长导致数据库压力过大，经历了三次迭代。最终选择了PolarDB分布式数据库，具有透明分布式特性、全局Binlog能力和冷数据归档能力。通过数据迁移和归档，降低了存储成本并提升了业务性能。在冷数据归档过程中遇到了一些问题，但PolarDB-X提供了解决方案。总体而言，数据库迁移非常成功，带来了多种收益。

AI生成摘要 生成式人工智能（Generative AI）在回答问题、写故事、创作艺术品和生成代码方面具有广泛应用。许多AWS客户想知道如何充分利用生成式人工智能，并且注意到向量数据存储在生成式人工智能应用程序中的作用。生成式人工智能应用程序的核心是大型语言模型（LLM），可以根据特定领域的数据进行定制。使用向量数据存储可以提高生成式人工智能应用程序的准确性和情境相关性。Aurora PostgreSQL和Amazon RDS for PostgreSQL、OpenSearch无服务器的向量引擎以及OpenSearch Service的k-NN插件是适合向量数据存储的解决方案。

AI生成摘要 该研究对嵌入向量的压缩进行了比较分析和实验评估，提出了一个新的分类法，并开发了一个评估框架。研究推荐了在不同内存预算下的最佳方法，并揭示了当前方法的局限性和未来研究方向。

AI生成摘要 本综述论文探讨了多模态大型语言模型（MLLMs），该模型整合了类似于 GPT-4 的大型语言模型（LLMs），用于处理文本和视觉等多模态数据。MLLMs 展示了生成图像叙述和回答基于图像的问题等能力，缩小了人与计算机之间的差距，并暗示了通向人工智能的潜在途径。然而，MLLMs 仍面临处理多模态语义差距的挑战，可能导致错误生成，对社会造成潜在风险。选择适当的模态对齐方法至关重要，因为不恰当的方法可能需要更多参数，并且性能改进有限。该论文旨在探讨 LLMs 的模态对齐方法及其现有能力。实施模态对齐使得 LLMs 能够解决环境问题并提高可访问性。研究调查了 MLLMs 中现有的模态对齐方法，分为四个组：（1）多模态转换器将数据转换为 LLMs 可以理解的格式；（2）多模态感知器改善 LLMs 对不同类型数据的感知能力；（3）工具辅助将数据转换为一种常见格式，通常是文本；以及（4）数据驱动方法教导 LLMs 理解数据集中特定类型的数据。这个领域仍处于探索和试验阶段，我们将组织和更新各种现有的多模态信息对齐研究方法。

AI生成摘要 本文介绍了在业务系统中优化日志功能的过程。原先的日志查询功能依赖于EFK集群，但随着产品和运维人员的优化，集群只用于日志查询。为了降低成本和提高效率，作者选择了阿里云提供的一站式日志服务SLS。迁移过程顺利，优化后的费用大大降低。虽然牺牲了一些搜索功能和与云服务商的深度绑定，但实现了优化目标。

AI生成摘要 ViECap是一种可转移的解码模型，利用实体感知解码生成见过和没见过的场景中的描述。ViECap通过实体感知的硬提示将LLMs的注意力引导到图像中存在的视觉实体，实现了跨多样场景的连贯字幕生成。实验证明ViECap在跨域字幕生成方面具有竞争力。

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