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通义灵码技术解析，打造 AI 原生开发新范式
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
联合XTuner，魔搭社区全面支持数据集的长文本训练
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
Llama 3开源，魔搭社区手把手带你推理，部署，微调和评估
Meta发布了 Meta Llama 3系列，是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月，Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能，并会分享 Llama 3 研究论文。
全景剖析阿里云容器网络数据链路（一）—— Flannel
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第一部分，主要介绍Kubernetes Flannel模式下，数据面链路的转转发链路
如何“多快好省”地使用阿里云产品实现数据下载加速
阿里云CDN下载加速解决方案旨在通过全球调度中心智能化地将客户端的下载请求精准调度到分布于全球的最优CDN边缘节点，同时依托海量带宽储备及强大的CDN控制逻辑让企业省心省力地为用户带来极速下载体验，助力企业获得更大的市场回报。
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
人人都是AI大师 - Prompt工程
prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。
大模型推理优化实践：KV cache复用与投机采样
在本文中，我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略：多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现，并分享一些实现时的关键技巧。
深入浅出LangChain与智能Agent：构建下一代AI助手
LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。
