Google 发布其开源模型系列最新模型 Gemma 3
Google 发布了其开源模型系列的最新成员 Gemma 3，这是一款轻量级、高性能的 AI 模型，支持多语言和复杂任务。它具备 140+ 语言支持、128K-token 上下文窗口、增强的多模态分析能力以及函数调用功能，适用于聊天 AI、代码生成等多种场景。Gemma 3 在性能上超越 Llama 3-8B 和 Mistral 7B，且仅需单 GPU 即可运行，大幅降低计算成本。提供 1B 至 27B 不同参数规模版本，满足多样化需求，并优化了量化模型以适应边缘计算和移动设备。其多模态设计整合了 SigLIP 图像编码器，扩展上下文窗口至 128k token，显著提升了视觉和文本理解能力。
《用AI重构工业设备故障预警系统：从“被动维修”到“主动预判”的协作实践》
本文记录了为重型机床企业用AI重构故障预警系统的实践。项目初期面临原系统“事后报警”致单月损失超百万、12类传感器数据繁杂但故障样本稀缺、维修经验难转技术指标的困境，传统开发需2个月且准确率难超70%。团队构建Cursor、通义灵码、豆包、DeepSeek协作矩阵，按场景分工：Cursor优化前后端，通义灵码转经验为特征与模型逻辑，豆包拆解需求与生成手册，DeepSeek优化架构与模型性能。系统25天上线，预警准确率92%、提前35分钟，单月停机减60%，挽回损失超60万，还沉淀SOP，印证了AI协同破解工业设备预警困局、实现从被动维修到主动预判的价值。
阿里云 ESA「函数和Pages」云栖发布：代码即部署，边缘原生落地
阿里云边缘安全加速（ESA）发布全新“函数和Pages”平台，国内首个实现站点托管与边缘函数原生打通，支持全球3200+节点极速部署、企业级安全防护及自动化发布流程。通过GitHub一键集成，结合AI编程助手，实现从代码到全球上线的分钟级交付，定义边缘原生与AI原生的下一代开发体验。
边缘计算与AI结合的场景案例研究
【8月更文第17天】随着物联网(IoT)设备数量的爆炸性增长，对实时数据处理的需求也随之增加。传统的云计算模型在处理这些数据时可能会遇到延迟问题，尤其是在需要即时响应的应用中。边缘计算作为一种新兴的技术趋势，旨在通过将计算资源更靠近数据源来解决这个问题。本文将探讨如何将人工智能(AI)技术与边缘计算结合，以实现高效的实时数据分析和决策制定。
最佳实践：使用阿里云CDN加速OSS访问
用户直接访问OSS资源，访问速度会受到OSS的下行带宽以及Bucket地域的限制。如果通过CDN来访问OSS资源，带宽上限更高，并且可以将OSS的资源缓存至就近的CDN节点，通过CDN节点进行分发，访问速度更快，且费用更低。如果采用动静分离的网站架构，就能够解决海量用户访问的性能瓶颈问题。
当 AI 进入「算力密集时代」：你的服务器能跑通大模型吗？
本文深入探讨AI服务器在技术落地中的核心瓶颈问题，结合实战经验解析从模型训练到端侧部署的算力优化策略。内容涵盖三大典型场景的算力需求差异、GPU服务器选型的五大反直觉真相、实战优化方法（如混合精度训练与硬件资源监控），以及边缘AI部署挑战和解决方案。同时提供算力弹性扩展策略、模型生命周期管理及合规性建议，帮助读者构建可持续发展的算力体系。文末附有获取更多资源的指引。
