从“皮囊”到“灵魂”：构建实时交互型数字人的核心技术栈与实践
数字人已从银幕上的炫技特效，逐步走向直播、客服、教育等实时交互场景。作为一名开发者，如何理解并动手构建一个“能听、会说、能思考、有表情”的实时交互数字人？本文将为你拆解其背后的四大核心技术栈，并分享基于阿里云服务的架构实践，助你快速踏入数字人开发的大门。
解决方案体验 | 基于 GPU 云服务器微调 Qwen3 模型
本方案通过模型蒸馏，利用大模型生成标注数据，微调Qwen3-0.6B小模型，实现高效、低成本的结构化信息抽取。结合ms-swift与vLLM框架，仅需一行命令完成训练与部署，准确率从14%提升至98%，显著提升推理速度与性价比，适用于物流填单等实际场景。
哈希极化、拓扑盲点与拥塞抖动：主流端网协同方案如何缓解万卡集群通信瓶颈？
随着大模型参数规模迈向万亿级，万卡乃至十万卡 GPU 集群正成为 AI 训练基础设施的标配，而万卡集群三大通信瓶颈——哈希极化、拓扑盲点与拥塞抖动，对网络架构提出了前所未有的挑战。本文基于主流互联网大厂的公开实践，深入剖析超大规模集群中端网协同架构的设计思路，并探讨面向 MoE 与 DeepSeek 等新型模型的下一代 AI 网络演进方向。
裸机云与GPU性能深度解析：为何它是高性能计算的基石
在追求极致计算能力的今天，无论是复杂的人工智能模型训练、高精度科学模拟还是实时渲染，对GPU性能的压榨都达到了前所未有的程度。当企业在云上寻求强大的GPU算力时，一个关键的选择摆在面前：是选择传统的虚拟化云服务器，还是专为性能而生的裸机云？本文将深入探讨裸机云如何成为释放GPU全部潜能的终极平台。