阿里云AI原生架构与企业实践专场分享材料
云为AI提供了坚实的基础设施支撑。今天，AI原生架构的趋势已然到来。本次活动聚焦阿里云云原生产品技术领域，分享从AI原生应用开发范式、Agent快速开发与构建、AI应用工程化实践、全栈可观测等全链路AI原生应用架构解决方案和企业真实实践，与企业共同探讨如何通过向更先进的架构演进来适应AI时代的快速变化，为迎接新的增长做好准备。
第一篇 - 常规过滤及分组汇总：SPL轻量级文件存储提速查询实践
本文以订单表为例，介绍如何使用 esProc SPL 实现数据外置，提升过滤与分组汇总计算效率。通过 SPL 的 ETL 工具导出数据为 BTX 与 CTX 格式，并利用游标、列存、并行计算等技术逐步优化性能，最终执行时间从 MySQL 的 11 秒降至 0.5 秒。适用于处理大数据量、历史数据的高性能分析场景。
神经架构搜索NAS详解：三种核心算法原理与Python实战代码
神经架构搜索（NAS）正被广泛应用于大模型及语言/视觉模型设计，如LangVision-LoRA-NAS、Jet-Nemotron等。本文回顾NAS核心技术，解析其自动化设计原理，探讨强化学习、进化算法与梯度方法的应用与差异，揭示NAS在大模型时代的潜力与挑战。
深度神经网络驱动的AI Agent
深度神经网络（DNN）驱动的AI Agent在实时预测中展现出强大能力，能够通过在线学习快速适应变化，广泛应用于金融、自动驾驶等领域，提升预测效率与决策水平。