阿里巴巴CTO张建锋：阿里云未来的战略目标是什么？
9月25日，2019年云栖大会在杭州云栖小镇开幕。阿里巴巴集团CTO张建锋表示，阿里巴巴一直是数字经济的坚定实践者、推动者和创新者。过去20年，阿里分享了新技术的红利获得高速成长。未来20年，阿里要为世界创造新的技术红利。
大模型时代下的文档智能 | 文档解析（大模型版）
文档智能（Document Mind）是基于阿里巴巴达摩院技术打造的多模态文档识别与理解引擎，提供通用文档智能、行业文档智能和文档自学习能力，满足各类智能文档处理需求。尤其在企业中，它能有效处理文本、图片、扫描件等多种非结构化文档，释放数据价值。本文将介绍文档智能的应用场景、产品架构及其核心功能——文档解析（大模型版），并展示其在线体验与API接口调用方法。
通义大模型：中国AI领域的新里程碑
本文介绍了阿里巴巴达摩院研发的“通义大模型”系列，该模型在2025年已成为AI领域的重要里程碑。通义大模型拥有超大规模参数、多模态融合、高效训练框架和中文优化等技术特点，在智能客服、内容创作、教育和企业服务等多个场景实现应用。未来，它将在多模态能力、小样本学习、安全性及应用场景拓展等方面持续突破，推动中国AI技术进步与行业智能化转型。
零基础入门机器学习：如何识别一只猫？
如何让机器识别一只猫？本文从人认识猫的基本方法入手，讲解如何训练机器获得模型的主要步骤，并进行简单的实践，分享了机器学习的一个基本原理——梯度下降实现线性回归。（文末福利：阿里云 AI 视觉训练营，AI 资源、课程等你来）
作者：溪夏
网络流问题--仓储物流调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文通过使用MindOpt工具优化仓储物流调度问题，旨在提高物流效率并降低成本。首先，通过考虑供需匹配、运输时间与距离、车辆容量、仓库储存能力等因素构建案例场景。接着，利用数学规划方法，包括线性规划和网络流问题，来建立模型。在网络流问题中，通过定义节点（资源）和边（资源间的关系），确保流量守恒和容量限制条件下找到最优解。文中还详细介绍了MindOpt Studio云建模平台和MindOpt APL建模语言的应用，并通过实例展示了如何声明集合、参数、变量、目标函数及约束条件，并最终解析了求解结果。通过这些步骤，实现了在满足各仓库需求的同时最小化运输成本的目标。
通义大模型：解码中国AI的"通"与"义"
“通义”取自中国传统文化中“通晓大义”，寓意技术与人文的结合。作为阿里巴巴旗下的超大规模语言模型，通义在知识蒸馏、动态稀疏激活和文化感知模块上实现三大突破，大幅提升效率与适切性。其已在医疗、司法、文化传播等领域落地，如辅助病历处理、法律文书生成及文物解说等。测试显示，通义在中文诗歌创作、商业报告生成等方面表现优异。同时，开放的开发者生态已吸引5万+创新者。未来，通义将探索长期记忆、自我反思及多智能体协作，向AGI迈进，成为智能本质的载体。其对中文语境情感的精准把握，更是中国AI“通情达义”的典范。