人工智能+：职业价值的重构与技能升级
当“人工智能+”成为产业升级标配，职业价值正被重新定义。这并非简单岗位替代，而是人机协作新模式的诞生。AI接管重复性任务后，从业者可专注创造性活动，职业“含人量”不降反升。未来高价值岗位集中在技术赋能、场景创新与价值监督三层面，需跨界人才、流程架构师及伦理师等新角色。把握机遇需重构学习逻辑，强化人机协作实训与伦理素养，发展放大人类独特性的能力，构建不可替代的“人类+”优势。
5月23日北京，与通义灵码探索生成式AI与教育的无限可能
人工智能正重塑教育边界！“GenAI 教育探索联合活动”由英特尔、阿里云等多家机构联合举办，聚焦生成式 AI 在教育中的创新应用。5 月 23 日 13:30，活动将在北京环球贸易中心启幕。阿里云高级产品架构师冯天豪将分享通义灵码 2.5 版本升级内容，探讨 Qwen3 模型与智能体如何重新定义编程能力。立即扫描海报二维码报名参与！
人工智能认证就业：从能力认证到职业跃迁的路径解析
人工智能浪潮席卷全球，AI技术正深刻重构职业生态。生成式人工智能认证（GAI认证）应运而生，作为系统化能力认证体系，它不仅帮助个人锚定技术方向，也为企业提供可靠的人才评估标尺。本文从宏观与个体视角探讨AI认证的价值：宏观上，认证体系是人才市场的“通用语言”，助力伦理合规；个体层面，认证能打破经验壁垒、实现职业跃迁，并通过体系化学习提升安全感。GAI认证以“技术深度+场景广度+伦理高度”设计，成为连接技术变革与职业发展的桥梁，鼓励每个人成为AI时代的“能力架构师”。
技能革命3.0时代：云计算就业岗位有哪些？
本文探讨云计算就业市场的深层逻辑，从岗位体系、AI赋能及技术局限性应对策略三方面解析。云计算岗位涵盖基础设施、平台服务、数据智能与应用创新四层，需复合型能力；AI不仅提供技术工具，还推动教育范式变革，助力跨界融合；面对技术局限，分步验证与经验洞察双管齐下。未来就业将向技能多元化、自主性增强和社会价值再定义方向进化，强调个体能力生态的持续成长。
释放数据潜力：利用 MCP 资源让大模型读懂你的服务器
MCP（Model Control Protocol）资源系统是将服务器数据暴露给客户端的核心机制，支持文本和二进制两种类型资源。资源通过唯一URI标识，客户端可通过资源列表或模板发现资源，并使用`resources/read`接口读取内容。MCP还支持资源实时更新通知及订阅机制，确保动态数据的及时性。实现时需遵循最佳实践，如清晰命名、设置MIME类型和缓存策略，同时注重安全性，包括访问控制、路径清理和速率限制等。提供的示例代码展示了如何用JavaScript和Python实现资源支持。