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。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
PolarDB-X 分布式数据库，采用集中式和分布式一体化的架构，为了能够灵活应对混合负载业务，作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构，其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力，作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库，DN 在 InnoDB 的存储结构基础上，进行了深度优化，大幅提高了数据访问的效率。
本次分享意在帮助用户更加全面、深入地了解百炼的核心产品能力，并通过实际操作学会如何快速将大模型与自己的系统及应用相结合。主要包括以下三个方面： 1. 阿里云百炼产品定位和能力简介 2. 知识检索 RAG 智能体应用能力和优势 3. 最佳落地案例实践分享
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。
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。
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。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
