日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用，该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查，主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题，点击本文查看论文详解。
在数字化时代，线上购物已成为消费者生活中不可或缺的消费方式，而消费者的购物习惯和需求逐渐呈现多样化的趋势，为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求，本方案将详细介绍如何基于商品内容构建一个智能商品导购助手。
在多维度的优化加持下，Alibaba Cloud Linux 3 解决了 AI 开发人员的痛点问题，让 AI 开发体验更容易更高效。
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证，用更小规模的模型达到更好的效果。
本文首先介绍了遗留代码的概念，并对遗留代码进行了分类。针对不同类型的遗留代码，提供了相应的处理策略。此外，本文重点介绍了通义灵码在维护遗留代码过程中能提供哪些支持。
为了高效地发现、定位和解决预发问题，闲鱼团队研发了一套异常日志问题自动追踪-定位-分发机制。这套机制通过自动化手段，实现了异常日志的定时扫描、精准定位和自动分发，显著降低了开发和测试的成本，提高了问题解决的效率。
