一、产品功能发布
【人工智能平台 PAI】新地域/新可用区 - PAI 训练服务 美国（硅谷）正式开服
分布式训练服务 DLC、AI 资源配额（Quota）开通美国（硅谷）地域，可以支持客户使用资源配额（Quota）和 公共资源（按量付费）的提交训练任务。
【人工智能平台 PAI】功能优化 - 资源配额(Quota) 支持指定节点扩缩容
资源配额扩缩容支持节点维度的操作，使得 Quota 间算力管理、更配及转让的操作更加灵活。
【人工智能平台 PAI】功能优化 - DLC 提交 Ray 任务，支持自定义角色
DLC 提交 Ray 框架任务，支持用户自定义 worker 角色，实现异构资源混跑。
【人工智能平台 PAI】功能优化 - AI 算力节点状态升级
算力节点状态优化，禁止调度状态增加状态码，提升使用体验。
【人工智能平台 PAI】功能优化 - DLC 支持 ossfs 挂载 oss
DLC 支持 ossfs 方式挂载 oss, 为自动驾驶等的计算密集型任务，提供读写 oss 最优的性能。
【人工智能平台 PAI】新功能/规格 - LangStudio 1.0正式发布
帮助客户通过界面化、自动化的方式管理知识库、优化开发环境、支持效果评测，降低大模型应用的开发门槛。
【云原生大数据计算服务 MaxCompute】新功能/规格 - 聚簇优化推荐功能发布
MaxCompute 发布聚簇优化推荐功能，帮助用户进行表聚簇优化，提升查询性能与效率。
【云原生大数据计算服务 MaxCompute】新功能/规格 - MaxCompute 已正式推出多 AZ 存储规格
MaxCompute 已正式推出多 AZ 存储规格，原默认的存储规格更名为单 AZ 存储。
【云原生大数据计算服务 MaxCompute】新功能/规格 - 分层存储配置优化支持自定义策略预估成本功能发布
支持根据除默认策略之外的自定义策略，对存储成本变化进行预估，以协助用户决策如何配置分层存储策略属性。
【大数据开发治理平台 DataWorks】新功能/规格 - 安全中心新增对 SelectDB/Doris 授权管理
管理 SelectDB/Doris 数据源的授权，允许用户在数据分析中使用已授权的数据源。
【大数据开发治理平台 DataWorks】新功能/规格 - 审批中心新增支持 Hologres 数据源自定义审批策略
用户可灵活设置审批环节和审批人员。
【大数据开发治理平台 DataWorks】新功能/规格 - Copilot 通过数据洞察任务优化数据质量规则生成建议
有效提升生成规则建议的准确性。
【开源大数据平台 E-MapReduce】新地域/新可用区 - StarRocks 在德国（法兰克福）正式开服
EMR Serverless StarRocks 新增开通德国（法兰克福）地域，客户可以在控制台上按需求开通集群。
【开源大数据平台 E-MapReduce】新功能/规格 - StarRocks 容灾能力 Beta 发布（白名单）
在存算一体集群支持备份与恢复功能；在存算分离集群支持多 AZ 的容灾部署功能。
【智能开放搜索 OpenSearch】新功能/规格 - LLM 智能问答版支持全网搜索能力
OpenSearch LLM 智能问答版支持全网搜索能力，可设置基于全网搜索结果返回对话内容。
二、最新活动
Hologres Serverless Computing 降价46%
Hologres Serverless Computing 通过资源负载隔离和动态分配，提高查询速度并降低成本。北京、上海、杭州、深圳四地的 Hologres Serverless Computing 价格从0.66元/CUH 降至0.3542元/CUH。该技术在阿里集团内部每天使用超过2万 Core，综合内存水位下降50%，成本节约20%-30%。Serverless Computing 提供灵活性、可扩展性、成本效益等优势，适用于大 SQL 作业频繁 OOM、流量高峰期资源紧张等场景，助力用户实现高效、稳定的计算资源管理。
三、产品快讯
人工智能平台 PAI 支持一键云上零门槛部署 DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B
阿里云 PAI-Model Gallery 已同步接入 DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct 两大新模型，提供企业级部署方案。
DistilQwen2.5-R1发布：知识蒸馏助推小模型深度思考，人工智能平台 PAI 提供使用及下载教程
DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术，将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中，显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明，DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异，尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估，并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。
MaxCompute MaxFrame 推出 AI Function 功能，可一键调用大模型处理海量数据
AI Function 引入开箱即用的 Qwen 2.5 和 Deepseek-R1-Distill-Qwen 等系列大模型，用户不再需要去关心和解决复杂繁琐的模型部署问题，直接调用 AI Function 中提供的简单易用的编程接口，就可以对 MaxCompute 表中的海量数据使用大模型进行离线处理。
实时数仓 Hologres 成为 MCP 官方集成服务，轻松构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent
实时数仓 Hologres 已成为 MCP 官方集成服务，可通过 MCP+Hologres+LLM 搭建构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent。
阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024
在新加坡 ElasticON 2025的 Elastic 合作伙伴峰会上阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024，旨在表彰基于 Elastic 平台开发企业级生成式人工智能（GenAI）应用的顶尖合作伙伴。
阿里云 x Elastic 携手推出“Elastic Pioneer”先锋者计划，开发者们可以通过贡献内容获取积分，赢取月度和年度奖励，包括 ElasticON 新加坡站门票及与技术大咖交流机会。
阿里云Milvus 2.5：支持全文检索，1次查询实现文本+向量双精度匹配
阿里云向量检索服务 Milvus 版集成开源 Milvus2.5版本内核，在支持向量检索的基础上，新增支持原生全文检索、基于特定词汇的精准文本匹配等功能，在 RAG、多模态搜索等场景下搜索精度明显提升，使用体验大幅优化。
快速使用 Milvus MCP Server，0代码搭建智能搜索 Agent
开源 Milvus 已经对接了标准的 MCP 协议—Milvus MCP Server，Milvus 已成为 MCP 官方集成服务。 使用 Milvus MCP Server 即可实现快速高效搭建智能搜索 Agent，简化繁琐的开发流程，为搭建智能应用提效。
四、最佳实践
通义千问 QwQ-32B 模型在一系列权威基准测试中表现异常出色，几乎完全超越了 OpenAI-o1-mini，性能比肩 Deepseek-R1，且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力，够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B，本实践带您部署体验专属 QwQ-32B 模型服务。
Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台 PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术。
DistilQwen2.5 蒸馏小模型在 PAI-ModelGallery 的训练、评测、压缩及部署实践
DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路，DistilQwen2.5 各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。PAI 对 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持，本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge 裁判员大语言模型的实现简介
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。
PAI 一键云上零门槛部署 DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B
阿里云 PAI-Model Gallery 已同步接入 DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct 两大新模型，提供企业级部署方案。
本实践从三个角度分享爱橙科技如何基于 MaxCompute 智能物化视图进行计算成本优化。首先是弹内 MaxCompute 物化视图实践；其次介绍物化视图帮助我们在数据模型层进行的优化；最后是物化视图如何与 Quick BI 等产品进行联动。
Hologres × PAI × DeepSeek 搭建 RAG 检索增强对话系统
本实践介绍使用 PAI-EAS 部署基于 DeepSeek 大模型的 RAG 服务，并关联 Hologres 引擎实例，以及对 RAG 对话系统的基础功能和 Hologres 高性能向量的功能进行说明。
Hologres 计算组实例（Virtual Warehouse）是基于物理隔离的存算分离架构，只需保留一份存储，将多个业务需求拆分多个计算组实例，即可解决复负载隔离问题。搭配分时弹性能力，实现资源的规划与有效利用，帮助客户降低整体成本。
查询队列（Query Queue）是资源队列方案，针对突发的流量高峰及未知大任务影响 OLAP 系统稳定性问题，通过并发控制、排队能力、查询隔离和查询熔断四大功能，保证任务有序、按量使用资源，搭配 Serverless Computing 等相关能力，实现大任务的隔离与熔断，保证实例稳定性。
Flink CDC+Hologres 高性能数据同步优化实践
本文详细介绍了 Hologres 在与 Flink 结合时的高性能数据同步优化实践，涵盖写入和消费的多方面优化策略。通过这些优化，可以显著提高数据同步的速度和稳定性，确保数据在不同系统之间的高效流转。
Hologres 3.0版本作为一体化实时湖仓平台的升级特性。其核心能力包括湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体及 Data+AI 一体，极大提升数据开发效率。文章详细解析了两种湖仓架构：MaxCompute + Hologres 实现离线实时一体化，以及 Hologres + DLF + OSS 构建开放湖仓架构，并深入探讨元数据抽象、权限互通等重点功能。
本文基于 Hologres 利用诊断与调优工具提升 SQL 和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢 Query 日志与 Query 洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。
阿里云 DataWorks 作为国内领先的一站式智能数据开发治理平台，内置阿里巴巴十余年大数据建设方法论，为数据仓库、数据湖、OpenLake 湖仓一体数据架构提供 Data+AI 数据架构开发、数据分析与主动式数据资产治理服务。DataWorks 数据开发现支持使用 GPU 资源，打破“大数据+AI”融合瓶颈。开发者可在同一平台完成从数据处理到模型推理的全流程，无需跨平台迁移数据。
在 EMR Serverless Spark 中实现 StarRocks 读写操作
EMR Serverless Spark 是一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、调试、调度和运维等，极大地简化了数据处理和模型训练的全流程。同时，它100%兼容开源 Spark 生态，能够无缝集成到客户现有的数据平台。使用 EMR Serverless Spark，企业可以更专注于数据处理分析和模型训练调优，提高工作效率。
在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 读写操作
结合 Apache Doris 与 EMR Serverless Spark，能够高效完成数据读取、写入与分析操作，实现端到端的数据处理流程。本文将介绍如何在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 的读写操作。
使用 DataWorks Notebook 实现智能图片标注，给你的图片加个“注释”
本文将基于视觉识别模型 RAM 和自然语言处理模型 BERT，介绍如何使用 DataWorks Notebook 实现多模态图片标注，为智能内容生成、多模态数据分析领域提供数据基础。
通过 Milvus 内置 Sparse-BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于 RAG 系统
Milvus 最新版本 2.5 在全文检索、关键词匹配以及混合检索（Hybrid Search）方面实现了显著的增强，在多模态检索、RAG 等多场景中检索结果能够兼顾召回率与精确性。本文将详细介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现这些功能，并阐述其在 RAG 应用的 Retrieve 阶段的最佳实践。
阿里云向量检索服务 Milvus 版助力中免日上搭建在线推荐系统
阿里云向量检索服务 Milvus 版对比开源版本具有性能高、稳定性强、管控功能齐全等优势，为中免日上技术团队在电商领域搭建推荐系统提供了强有力的支持。阿里云 Milvus 不仅具备良好的可观测性，而且弹性扩缩能力能够适应日益增长的数据规模，同时版本平滑升级也能让技术专家更便捷、无痛地升级和体验新版本的产品能力。
高效向量检索实践：阿里云百炼生成+Milvus 存储技术方案解析
阿里云提出百炼+Milvus 从多模态数据向量化到高效检索的完整链路解决方案。该方案覆盖数据预处理、向量生成、分布式存储、混合检索等全流程，为 AI 场景提供开箱即用的向量数据管理能力，支撑推荐系统、内容相似性搜索等场景的快速落地。
