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Airbnb's observability engineering team has published details of a large-scale migration away from StatsD and a proprietary Veneur-based aggregation pipeline toward a modern, open-source metrics...

Airbnb Migrates High-Volume Metrics Pipeline to OpenTelemetry

InfoQ
InfoQ · 2026-04-14T08:00:00Z
Operating and Governing AI-Native Infrastructure: Metrics, Budget, Isolation, Sharing, SLO to Cost

AI 原生基础设施需应对不确定性,治理的关键在于制度化管理成本与风险。系统运行不再确定,需将不确定性视为默认输入,以确保在最坏情况下仍具经济可行性与可控性。治理机制包括入口控制、意图转译、计量与预算管理,以实现系统的稳定运行。

Operating and Governing AI-Native Infrastructure: Metrics, Budget, Isolation, Sharing, SLO to Cost

云原生
云原生 · 2026-01-18T04:17:45Z

Stream your Supabase database telemetry into any Prometheus-compatible observability stack with the Metrics API. Full control over monitoring, visualization, and alerting.

Own Your Observability: Supabase Metrics API

Blog - Supabase
Blog - Supabase · 2025-12-16T07:00:00Z

By Dao Mi, Pablo Delgado, Ryan Berti, Amanuel Kahsay, Obi-Ike Nwoke, Christopher Thrailkill, and Patricio GarzaAt Netflix, data engineering has always been a critical function to enable the...

From Facts & Metrics to Media Machine Learning: Evolving the Data Engineering Function at Netflix

Netflix TechBlog
Netflix TechBlog · 2025-08-21T17:39:40Z

本文探讨了持续性能分析作为可观测性的“第四大支柱”,弥补了传统指标、日志和追踪的不足。通过主动监控,Go开发者能够更有效地识别性能瓶颈,提高故障解决速度,从而实现更高效的系统管理。

持续性能分析正在成为继Metrics、Logs 和 Traces之后,可观测性的“第四大支柱”

Tony Bai
Tony Bai · 2025-08-04T00:14:30Z
Grafana Cloud安全更新:已解决Grafana Cloud Metrics内存损坏问题

2025年7月31日,Grafana Cloud发现内存损坏问题,影响部分用户。该问题源于Mimir分发器的更新,导致错误信息中可能包含其他用户的指标数据。已于8月3日清除所有错误信息,并通知受影响用户。建议用户更新Mimir分发器并更改密码以增强安全性。

Grafana Cloud安全更新:已解决Grafana Cloud Metrics内存损坏问题

engineering on Grafana Labs
engineering on Grafana Labs · 2025-08-03T16:47:00Z

What's in a measurement?

You Have Too Many Metrics

Stay SaaSy
Stay SaaSy · 2025-08-02T06:59:22Z

在云原生可观测性中,OpenTelemetry(OTel)被广泛使用,但Prometheus联合创始人Julius Volz警告,OTel的推送模型可能导致Prometheus失去核心特性和性能,变为被动接收器,影响健康监控和查询效率。使用Prometheus的原生库能更好地发挥监控系统的优势。

Prometheus 联合创始人的警告:在使用 OpenTelemetry 生成 Metrics 前请三思!

Tony Bai
Tony Bai · 2025-07-27T12:59:36Z
用idea 运行Zookeeper是报错 com.codahale.metrics.Reservoir找不见

在IDEA运行Zookeeper时,出现com.codahale.metrics.Reservoir找不到的错误,原因是pom.xml中引用的jar加了<scope>provided</scope>,导致IDEA无法加载依赖。解决方法是注释掉该行。

用idea 运行Zookeeper是报错 com.codahale.metrics.Reservoir找不见

小令童鞋
小令童鞋 · 2025-06-28T13:31:06Z
使用Token Metrics API,您可以在这个周末构建的5个真实加密项目

使用免费的Token Metrics API,您可以在周末完成五个项目:CEX动量机器人、DEX狙击手、情绪热图、Telegram警报机器人和回测笔记本,均可在基本计划的5000次调用配额内实现。

使用Token Metrics API,您可以在这个周末构建的5个真实加密项目

DEV Community
DEV Community · 2025-05-30T00:11:47Z
Grafana Metrics Drilldown 新功能:高级过滤选项、用户界面增强等

Grafana Metrics Drilldown 提供无查询体验,便于浏览 Prometheus 兼容指标。新功能包括侧边栏菜单和过滤器,用户可按前缀、后缀和标签分组,实时更新指标计数,简化数据导航。排序功能使用户能优先查看重要指标,提升效率。

Grafana Metrics Drilldown 新功能:高级过滤选项、用户界面增强等

engineering on Grafana Labs
engineering on Grafana Labs · 2025-05-29T00:00:00Z

本研究探讨了大语言模型在非英语环境中的应用挑战,识别了多语言工作流中的整合问题。分析指出现代神经评估指标在区分有意义评论与噪声方面的不足,并提出了26种错误类别,揭示了不同语言在连贯性、信息量和语法遵从性上的差异。

A Qualitative Study on LLM-Generated Multilingual Code Comments and Automatic Evaluation Metrics

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-21T00:00:00Z

本研究提出了两种新评估指标LCP和ROUGE-LCP,以缩小代码补全评估与用户感知之间的差距。同时,提出了一种基于结构和语义重排的代码图数据处理方法,显著提高了用户感知一致性和模型性能。

Structure-Aware Corpus Construction and User-Perception-Aligned Metrics for Large Language Model Code Completion

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-19T00:00:00Z

本研究提出了一种改进的大型语言模型(LLMs)评估方法,强调其在实际应用中的能力。通过调查数据识别出六个核心能力,并指出现有基准在覆盖和效率测量方面的不足。研究结果显示,Google Gemini在实用性指标上优于其他模型,具有重要的应用价值。

Evaluating LLM Metrics Through Real-World Capabilities

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-13T00:00:00Z

本研究提出了AutoLibra框架,解决了传统代理评估粗糙且依赖专家设计的问题。通过开放式人类反馈,AutoLibra能够生成细粒度评估指标,并在文本游戏任务中提升代理性能20%。

AutoLibra: Guiding Agent Metrics from Open Feedback

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-05T00:00:00Z

该研究提出了一种新的可靠性度量指标“RETA”,旨在解决大型语言模型中奖励模型的不确定性问题,并提供了集成基准测试管道,帮助研究人员评估奖励模型的可靠性。实验结果表明,RETA在评估奖励模型的可靠性方面表现优异。

Establishing Reliability Metrics for Reward Models in Large Language Models

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-21T00:00:00Z

本研究探讨了文档级翻译评估的关键问题,强调了自动评估指标的重要性,并提出了未来的发展方向,包括用户友好的评估方法和机器翻译评估的训练模型。

Automated Evaluation Metrics for Document-Level Translation: Overview, Challenges, and Trends

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-21T00:00:00Z

本研究提出了一种新方法,通过结合局部多样性、行为确定性和全局种群多样性,优化可解释强化学习中的策略演示,显著提升轨迹选择的可解释性,特别在安全性要求高的领域具有重要意义。

Alternative Fitness Metrics for Explainable Reinforcement Learning

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-20T00:00:00Z

本文提出了一种新型生成对抗网络CKGAN,基于特征核积分概率度量框架,旨在解决模式崩溃问题。CKGAN通过自动学习特征核函数,在合成和真实图像基准测试中表现优于其他GAN,接近手动调整的最佳性能。

CKGAN: Training Generative Adversarial Networks Using Characteristic Kernel Integral Probability Metrics

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-08T00:00:00Z

本研究探讨了人工智能影响评估中度量标准选择的合理性,特别关注伦理和社会价值的量化问题。提出了一种两步法,以明确概念并适配度量标准,从而提升评估的质量和可信度。

Measuring the Right Things: A Defense of Metrics in AI Impact Assessment

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-07T00:00:00Z
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