2025低代码前瞻：平台赋能的无限可能
在数字化转型加速的背景下，低代码平台正成为企业不可或缺的工具。展望2025年，低代码技术将通过可视化开发、核心引擎升级、模型驱动、增强数据处理、AI融合、丰富插件生态、开放架构及强化企业功能，全面提升开发效率与灵活性。本文深入解析这些趋势，展示低代码如何赋能企业，实现更高效、智能的应用构建与管理。
面向高效大模型推理的软硬协同加速技术 多元化 AI 硬件引入评测体系
本文介绍了AI硬件评测体系的三大核心方面：统一评测标准、平台化与工具化、多维度数据消费链路。通过标准化评测流程，涵盖硬件性能、模型推理和训练性能，确保评测结果客观透明。平台化实现资源管理与任务调度，支持大规模周期性评测；工具化则应对紧急场景，快速适配并生成报告。最后，多维度数据消费链路将评测数据结构化保存，服务于综合通用、特定业务及专业性能分析等场景，帮助用户更好地理解和使用AI硬件。
MaxCompute年度发布
本次分享介绍了阿里云MaxCompute在过去一年中的企业级数仓新功能。MaxCompute自2009年诞生，现已服务阿里巴巴集团、蚂蚁集团及众多第三方客户，日处理千万级任务。新功能包括湖仓一体开放性、Data+AI结合、非结构化数据处理（如Object Table）、实时数据处理（如增量物化视图）、性能优化（如MCU2.0和智能调优）以及企业级安全合规能力（如同城容灾和数据脱敏）。这些改进提升了数据处理的效率、安全性和性价比。
大模型编程（3）让 AI 帮我调接口
这是大模型编程系列第三篇，分享学习某云大模型工程师ACA认证免费课程的笔记。本文通过订机票和查天气的例子，介绍了如何利用大模型API实现函数调用，解决实际业务需求。课程内容详实，推荐感兴趣的朋友点击底部链接查看原文，完全免费。通过这种方式，AI可以主动调用接口并返回结果，极大简化了开发流程。欢迎在评论区交流实现思路。
阿里云Milvus产品发布：AI时代云原生专业向量检索引擎
随着大模型和生成式AI的兴起，非结构化数据市场迅速增长，预计2027年占比将达到86.8%。Milvus作为开源向量检索引擎，具备极速检索、云原生弹性及社区支持等优势，成为全球最受欢迎的向量数据库之一。阿里云推出的全托管Milvus产品，优化性能3-10倍，提供企业级功能如Serverless服务、分钟级开通、高可用性和成本降低30%，助力企业在电商、广告推荐、自动驾驶等场景下加速AI应用构建，显著提升业务价值和稳定性。
深度解析CPFS 在 LLM 场景下的高性能存储技术
本文深入探讨了CPFS在大语言模型（LLM）训练中的端到端性能优化策略，涵盖计算端缓存加速、智能网卡加速、数据并行访问及数据流优化等方面。重点分析了大模型对存储系统的挑战，包括计算规模扩大、算力多样性及数据集增长带来的压力。通过分布式P2P读缓存、IO加速、高性能存算通路技术以及智能数据管理等手段，显著提升了存储系统的吞吐量和响应速度，有效提高了GPU利用率，降低了延迟，从而加速了大模型的训练进程。总结了CPFS在AI训练场景中的创新与优化实践，为未来大模型发展提供了有力支持。
媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路
在生成式AI的浪潮中，数据的重要性日益凸显。大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。事实上，大模型本身就是数据处理后的产物，以数据驱动的决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题，这正是以阿里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。
PolarDB-PG AI最佳实践3 ：PolarDB AI多模态相似性搜索最佳实践
本文介绍了如何利用PolarDB结合多模态大模型（如CLIP）实现数据库内的多模态数据分析和查询。通过POLAR_AI插件，可以直接在数据库中调用AI模型服务，无需移动数据或额外的工具，简化了多模态数据的处理流程。具体应用场景包括图像识别与分类、图像到文本检索和基于文本的图像检索。文章详细说明了技术实现、配置建议、实战步骤及多模态检索示例，展示了如何在PolarDB中创建模型、生成embedding并进行相似性检索