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白话文讲解大模型｜ Attention is all you need
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。
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
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。
AI Infra之模型显存管理分析
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后，发现显存占用一直上升，从未下降的现象，记录了排查过程。
Function AI 助力用户自主开发 MCP 服务，一键上云高效部署
在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
通义灵码 SWE-GPT：从 静态代码建模 迈向 软件开发过程长链推理
在本文中，作者介绍了 Lingma SWE-GPT，一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY3 - 更热门的多模态交互案例带练，实操掌握AI应用开发
本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用，特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景，如拍立淘、探一下和诗歌相机，展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。
大模型无缝切换，QwQ-32B和DeepSeek-R1 全都要
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型，拥有320亿参数，性能媲美DeepSeek-R1（6710亿参数）。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行，并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换，涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外，还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能，帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题，提升大模型应用的稳定性和效率。
在IDEA中借助满血版 DeepSeek 提高编码效率
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型，新增Qwen2.5-Max和QWQ模型，支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B，在数学、代码及通用能力上表现卓越，性能媲美DeepSeek-R1，且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查，大幅提升开发效率。跨语言编程示例中，成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本，2.0支持多款模型，丰富上下文类型，具备多文件修改能力。总结显示，AI程序员生成代码准确度高，但需参考现有工程风格以确保一致性，错误排查功能强大，适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
