AI 大模型时代的网络架构演进
2025 年 7 月 26 日，第二届中国计算机学会（CCF）分布式计算大会暨中国算力网大会（CCF Computility 2025）在甘肃兰州隆重召开。大会以“算力网：新质生产力背景下的分布式系统”为主题，吸引了来自学术界与产业界的 1200 余位专家学者、行业代表齐聚一堂，共探分布式计算与算力网络的前沿技术与未来趋势。
ODPS 在 AI 时代的引领潜力与突破方向分析
阿里云 ODPS 凭借超大规模数据处理、多模态架构与 Data+AI 融合优势，正引领 AI 时代数据革命。其弹性算力支撑大模型训练，多模态处理提升数据利用率，AI 工程化能力完善。但实时性、边缘计算与跨云协同仍存短板。未来将重点突破智能数据编织、异构计算调度、隐私增强平台与边缘云端协同，加速行业落地。结合绿色计算与开放生态，ODPS 有望成为 AI 驱动的数据基础设施核心。
多智能体系统设计：协作、竞争与涌现行为
作为一名长期专注于分布式系统和人工智能领域的技术博主，我深深被多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的复杂性和优雅性所吸引。在过去几年的研究和实践中，我见证了多智能体系统从理论概念逐步走向实际应用的转变过程。多智能体系统不仅仅是简单的分布式计算模型，它更像是一个微观社会，其中每个智能体都具有自主性、反应性和社会性。这些智能体通过复杂的交互模式，展现出了令人惊叹的集体智能现象。从最初的简单协作模式，到复杂的竞争博弈，再到最终涌现出的群体智慧，多智能体系统为我们提供了一个全新的视角来理解和设计复杂系统。在本文中，我将从架构设计原则出发，深入探讨通信协议的设计要点，分析冲突
我与阿里云ODPS的故事：从挑战到掌控
本文讲述了作者在使用阿里云ODPS过程中的亲身经历，从最初面对大数据处理的困境，到通过ODPS及其核心组件MaxCompute、DataWorks实现数据处理与开发效率的大幅提升。不仅展现了技术带来的变革，也体现了个人从挑战到掌控的成长历程。