一文详解容器服务面向大模型和 AI Agent 的技术变革
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的 AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合 AI 场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为 AI 时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。
StackOverflow已经死亡了吗
StackOverflow曾是程序员的“圣地”，但AI崛起正改变这一格局。ChatGPT等工具以高效即时的优势分流用户，使其面临流量下滑与社区文化挑战。而新兴的大模型实验室Lab4AI则融合算力、实践与协作，构建AI时代下的开发者新生态。从问答到实践，开发者社区正在进化。
寻因生物 × 阿里云 ACS：Argo Workflows 驱动的基因分析新范式
国家级专精特新“小巨人”企业寻因生物[1]，基于阿里云容器服务全托管工作流引擎 Argo Workflows[2] （以下简称：全托管 Argo Workflows）与容器计算服务 ACS[3]（以下简称：ACS）构建的了新一代基因生信分析平台。该平台实现生信流程编排效率提升 70%、计算成本降低超 50%、运维复杂度下降 70%，为单细胞、空间转录组、表观测序技术等前沿研究提供了高效、弹性、标准化的算力基础设施。
