前端必须掌握的设计模式——策略模式
策略模式（Strategy Pattern）是一种行为型设计模式，旨在将多分支复杂逻辑解耦。每个分支类只关心自身实现，无需处理策略切换。它避免了大量if-else或switch-case代码，符合开闭原则。常见应用场景包括表单验证、风格切换和缓存调度等。通过定义接口和上下文类，策略模式实现了灵活的逻辑分离与扩展。例如，在国际化需求中，可根据语言切换不同的词条包，使代码更加简洁优雅。总结来说，策略模式简化了多条件判断，提升了代码的可维护性和扩展性。
DataWorks 稳定性保障全解析：深入监控与资源调配
DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配，确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控，及时预警并处理异常；资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置，保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置，DataWorks 为企业筑牢数据根基，助力数字化转型。
新浪微博AIGC业务应用探索-AIGC应用平台助力业务提效实践
本次分享围绕AIGC技术在新浪微博的应用展开，涵盖四个部分。首先分析AIGC为微博带来的机遇与挑战，特别是在内容安全和模型幻觉等问题上的应对策略；其次介绍通过工程架构快速实现AIGC技术落地的方法，包括统一部署模型和服务编排；接着展示AIGC在微博的具体应用场景，如评论互动、视频总结和智能客服等；最后展望未来，探讨大模型的发展趋势及其在多模态和特定业务场景中的应用前景。
深度揭秘复杂异构硬件推理优化
本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。
人工智能平台年度技术趋势
阿里云智能集团研究员林伟在年度技术趋势演讲中，分享了AI平台的五大方面进展。首先，他介绍了大规模语言模型（LLM）训练中的挑战与解决方案，包括高效故障诊断和快速恢复机制。其次，探讨了AI应用和服务的普及化，强调通过优化调度降低成本，使AI真正惠及大众。第三，提出了GreenAI理念，旨在提高AI工程效率，减少能源消耗。第四，讨论了企业级能力，确保数据和模型的安全性，并推出硬件到软件的全面安全方案。最后，介绍了整合多项核心技术的Pai Prime框架，展示了阿里云在自主可控AI核心框架下的整体布局和发展方向。
Elasticsearch Serverless高性价比智能时序分析关键技术解读
本篇演讲由阿里云1s团队的贾新寓讲解，主题为高性价比、智能日志更新关键技术。内容分为四部分：回顾日志场景痛点、介绍四大关键能力（开箱即用、高性能低成本、按量付费、智能调度免运维）、解读关键技术（如读写分离架构、ES内核优化等），并演示如何快速接入Serverless产品。通过这些技术，显著提升性能、降低成本，帮助用户实现高效日志管理。
云上AI Infra解锁大模型创新应用
本节课程由阿里云智能集团资深技术专家王超分享，主题为AI基础设施的发展趋势。课程聚焦于AI Infra设计与Scaling Law，探讨了下一代AI基础设施的设计目标、功能升级及推理场景中的应用。主要内容包括高效支持大规模模型训练和推理、全球调度系统的设计、Rack level的Scale优化以及多租户容器化使用方式。通过这些改进，旨在提升并行效率、资源利用率及稳定性，推动AI基础设施迈向更高性能和更优调度的新阶段。