开源USearch库助力ScyllaDB向量搜索

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ScyllaDB的新云服务挑战DynamoDB的成本与性能

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Charybdis ORM：使用ScyllaDB构建高性能分布式Rust后端

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为什么JioCinema选择ScyllaDB而非Redis作为推荐的Bloom过滤器

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Expedia成功实现Cassandra集群零停机迁移至ScyllaDB

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研究提出了Scylla动态评估框架，用于量化评估大型语言模型在分布内和分布外数据上的表现。发现任务复杂性与表现差距存在非单调关系，揭示了LLMs的泛化能力有上限。随着模型规模增大，处理复杂任务的能力提高。研究还强调了微调对泛化能力的影响，并探讨了模型复杂性对微调性能的影响。

量化大型语言模型的泛化复杂性
BriefGPT - AI 论文速递
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工控系统选择数据库时，应考虑数据模型、查询语言、分片和复制等特征。MongoDB使用面向文档的数据模型和MQL查询语言，支持分片和自动复制。ScyllaDB使用宽列族数据模型和CQL查询语言，支持分片和自动复制。PostgreSQL使用关系数据模型和SQL查询语言，不直接支持分片，但可通过扩展实现。ScyllaDB在性能比较中表现出更低的延迟和更好的容量。迁移到ScyllaDB需要重构数据处理和操作逻辑，并经历六个月的重建过程。在迁移过程中，硬件配置和数据建模是挑战。根据具体用例选择最适合的数据库，并准备好调整决策和信念。

MongoDB vs. PostgreSQL vs. ScyllaDB
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