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ByteBrain团队SIGMOD25 | 基于预训练语言模型的NDV估计

本文的核心思想是利用预训练语言模型通过语义信息来做开箱即用的NDV估计，已经被SIGMOD25接收，SIGMOD25 Reviewer给出的评价：本文是第一个基于语义信息做NDV估计的工作。

在大规模云数据中心中，虚拟机（VM）调度是保障计算资源高效利用的关键环节。尽管初始调度（VMS）已被广泛研究，但运行一段时间后的虚拟机重调度（VMR）问题却长期被忽视。VMR 指的是在已有资源使用状态下，通过迁移部分已部署的 VM 来重组资源、降低碎片、提升整

近年来，多模态大语言模型（MLLM）发展迅速，并在图像、视频、音频等领域取得了突破性成果。然而，相较于这些研究较为成熟的模态，时间序列这一类型的数据与大模型结合的系统研究却较为匮乏。尽管已经有 TimeLLM 等工作尝试将LLM应用于时序任务，但这些研究大多局

本文介绍我们即将发表于SIGMOD'25的研究成果——ByteBrain-LogParser，一个为云服务环境量身定制的日志解析框架。论文地址：https://arxiv.org/abs/2504.09113