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Tablestore深度解析：面向AI场景的结构化数据存储最佳实践
《Tablestore深度解析：面向AI场景的结构化数据存储最佳实践》由阿里云专家团队分享，涵盖Tablestore十年发展历程、AI时代多模态数据存储需求、VCU模式优化、向量检索发布及客户最佳实践等内容。Tablestore支持大规模在线数据存储，提供高性价比、高性能和高可用性，特别针对AI场景进行优化，满足结构化与非结构化数据的统一存储和高效检索需求。通过多元化索引和Serverless弹性VCU模式，助力企业实现低成本、灵活扩展的数据管理方案。
OSS 100Gbps/租户技术解读
本次分享由阿里云资深技术专家罗庆超解读OSS 100Gbps/租户技术，涵盖五个方面：技术概况、后端性能保障、网络接入优化、最后一公里优化及总结展望。介绍了如何通过高性能存储池、网络优化和客户端工具提升性能，确保用户享受高效稳定的对象存储服务，并展望了未来的技术挑战和发展方向。
面向AGI时代的数据存储、管理与应用
本次分享由阿里云智能集团解决方案架构师王太平主讲，主题为面向AGI时代的数据存储、管理与应用。内容涵盖AGI的演进、人工智能发展的关键因素、开发框架对存储基础设施的挑战、数据预处理、大数据训练、微调、推理及落地过程。重点讨论了阿里云在数据存储和管理方面的设计与实践，包括高性能存储、成本优化和数据安全检测等功能，旨在应对AI时代的复杂需求。
AI 研发产品进化论：从 AI 编码助手到 AI 程序员
本次分享由阿里云资深技术专家陈鑫主讲，主题为“AI研发产品进化论：从AI编码助手到AI程序员”。内容涵盖通义灵码在落地过程中的挑战与突破，包括精准度提升、企业级检索增强、自定义扩展及智能体的应用。通过全工程理解、个性化适配和智能体的引入，通义灵码已实现代码补全、单元测试生成、缺陷修复等核心功能，并显著提升了开发者的工作效率。目前，通义灵码已在Vs Code和JetBrains插件市场上获得超过500万次下载，月均采纳率超过30%，并持续优化中。
AI 原生应用开发实战营
内容主题是 AI 原生应用的趋势与实践，由主要负责阿里云上消息产品线的技术与业务相关事宜的阿里云消息团队负责人、Apache Rocket MQ 社区的联合创始人隆基（花名林清山）分享。主要分为三部分：
1. AI 原生应用趋势和实践
2. AIGC 趋势下的智能编码探索与企业侧实践
3. 掌控你的 Java 智能体应用
AI 场景下，函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践
当前，函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下，函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用，并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用，并快速解决不同场景下的模型存储选型问题，本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析，以期为您的模型存储决策提供帮助。
ACK容器监控存储全面更新：让您的应用运行更稳定、更透明
介绍升级之后的ACK容器监控体系，包括各大盘界面展示和概要介绍。
面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案
检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和教育领域的 RAG 解决方案。
通义灵码企业检索增强-企业知识问答查询场景DEMO
通义灵码企业检索增强DEMO展示了企业知识问答查询的应用场景。通过workspace本地工程问答，系统能快速定位OSS访问凭证的代码，并从企业知识库中推荐标准的OSS凭证管理方法。演示还包括根据推荐技术方案自动修改代码，实现AK轮转和标准化配置，确保企业内OSS AK管理方式的统一与规范。
云端问道23期—实操讲解（5种提取方式）
本次方案的主题是多模态数据信息提取，介绍了如何基于大模型搭建信息提取应用，总共包含了五个场景，分别是文本信息提取、文档文件信息提取、图片OCR信息提取、图片结构化属性提取以及视频理解与内容提取。
1. 内容产品架构图分析
2. 文本信息提取
3. 文档文件信息提取
4. 图片OCR信息提取
5. 图片结构化的属性提取
6. 视频理解与内容提取
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