本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档，我们期望为读者提供一个全面的理解，帮助大家掌握大模型的工作原理，增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
接下来，人与智能体的交互将变得更为紧密，比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的，从依赖人类到依赖超大规模算力的转变，可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力，这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量，是否可以缩短研发周期并提高效率，还有创造出更优质的软件并持续发展，这无疑是肯定的。
阿里云云速搭 CADT（Cloud Architect Design Tools）推出智能化升级——云小搭，一款基于大模型的 AI 云架构助手，致力于让每一位用户都能“动动嘴”就完成专业级云架构设计。
容管理系统是很常见的一种web应用场景，可以用到个人独立站，企业官网展示等场景，具有很高的实用价值，一个标准的内容管理系统主要由三个部分组成 主站展示部分、后台管理系统、API接口服务，本篇文章会以一个已有内容管理系统的Serverless架构重构展开，介绍改造的基本思路，改造细节，以及性能优化业务可观测设计等。涉及大家关心的Serverless生产遇到的一些问题，比如数据库、日志、动静态分离、调试、维护、灰度方案等。最真实的展现Serverless架构的实施落地细节。
今天，来自 Qwen1.5 开源家族的新成员，代码专家模型 CodeQwen1.5开源！CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化，拥有 7B 参数的模型，其拥有 GQA 架构，经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练，共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面，CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率，并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。
年会中的抽奖环节不可或缺，但每年为了选择合适的抽奖小程序，团队往往需要投入大量时间和精力。然而，抽奖结束后，参与者通常只记得自己是否中奖，其他细节多被遗忘。在 AI 技术日益成熟的今天，如何打造一个既高效又有技术含量的抽奖应用呢？今天，就让我们跟随通义灵码，仅用 5 分钟现场手撕一个抽奖应用吧！
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
