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资源编排ROS之自定制资源（多云部署Terraform篇）
资源编排服务（Resource Orchestration Service， 简称ROS）是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板，在模板中定义所需的云计算资源（例如ECS实例、RDS数据库实例）、资源间的依赖关系等。
资源编排ROS之自定制资源（多云部署AWS篇）
资源编排服务（Resource Orchestration Service， 简称ROS）是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板，在模板中定义所需的云计算资源（例如ECS实例、RDS数据库实例）、资源间的依赖关系等。
Java 类是如何被加载的
这篇文章从双亲委派讲到了Class文件的加载，最后又绕回到双亲委派，看似有点绕，其实只有理解了Class的加载机制，才能更好的理解类似双亲委派这样的机制，否则只死记硬背一些空洞的理论，是无法起到由内而外的理解的。
Dify 开发者必看：如何破解 MCP 集成与 Prompt 迭代难题？
Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台，GitHub Star 数超 10 万，为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心，升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管，显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos，Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用，实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维，大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。
Serverless JManus: 企业生产级通用智能体运行时
JManus 是面向 Java 的企业级通用智能体框架，支持多 Agent 框架、MCP 协议和 PLAN-ACT 模式，具备高可用、弹性伸缩的特性。结合阿里云 Serverless 运行时 SAE 和 FC，实现稳定安全的智能体应用部署与运行。
Post-Training on PAI (3)：PAI-ChatLearn，PAI 自研高性能强化学习框架
人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn，从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。
全球首个搭载 Kimi-K2 的 Serverless 架构 VibeCoding解决方案重磅来袭！
本文介绍了基于阿里云 Function AI 和 Serverless 架构的 AI 编程解决方案 VibeCoding，展示其如何通过 AI 快速开发并上线小游戏及平台。方案支持普通与专家两种模式，用户可选择不同模型与数据库配置，具备良好的扩展性与交互体验，适合开发者与企业快速实现创意落地。