本文介绍了MCP（模型上下文协议）及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出，通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离，解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程，并分析了其面临的挑战，如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案，提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后，文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程，帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。
本文主要围绕ES核心特性：分布式存储特性和分析检索能力，介绍了概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。
本文介绍了一家零售企业如何利用SelectDB进行BI分析及数据服务API的查询。通过Dataphin的数据集成、SQL研发等功能，将CRM、ERP等系统数据汇聚加工，并推送至SelectDB构建销售数据集市层，以支持报表分析及API查询。SelectDB具备实时、统一、弹性及开放特性，适用于多种实时分析场景。文章详细描述了在Dataphin中集成SelectDB的整体方案、数据源配置、数据集成、数据开发及数据服务流程。
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力，结合大模型的阅读理解和信息整合能力，对该垂直行业的问题提供更贴切的回答，即费、快速定制专属聊天机器人。
