阿里云开发者_社区达人页

2025年09月

• 09.04 16:11:49
  发表了文章 2025-09-04 16:11:49

  10分钟零代码，0元立即部署OpenAI开源模型 GPT-OSS

  8月，OpenAI推出开源模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，在多项测试中表现优异，甚至超越GPT-4o等模型。为方便用户部署，阿里云人工智能平台PAI提供一键部署方案，无需编码，可免费体验。用户可通过Model Gallery快速部署模型并使用Cherry Studio客户端进行对话体验。
• 09.04 16:10:06
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  三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践

  这篇文章系统性地阐述了 AI 原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念、关键技术演进路径与实践落地案例。

  
• 09.04 16:06:14
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  阿里云 CIO 蒋林泉：AI 大模型时代，我们如何用 RIDE 实现 RaaS 的首次落地？

  本文整理自阿里云智能集团 CIO 蒋林泉在 AICon 2025 深圳的演讲，分享了阿里云在大模型应用落地中的实践经验。通过多个数字人项目案例，探讨了企业在 AI 应用中的组织转型、业务识别、产品定义与工程落地等关键环节，并提出了 RIDE 方法论（重组、识别、定义、执行），助力企业实现 AI 有效落地。
• 09.04 16:02:41
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  一位工程师对“好代码”的 7 年思考

  本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展阶段，从初入职场时仅关注完成任务的“黑盒认知”，逐步过渡到深入思考代码质量的多维度评价标准。

  
• 09.04 15:55:53
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  拥抱 AGI 时代的中间层⼒量：AI 中间件的机遇与挑战

  大模型正加速演进，推动AI从能力跃迁走向生态开放。模型能力持续提升，从语言理解、多模态处理到深度推理和工具调用，逐步逼近通用人工智能（AGI）。同时，开源模型崛起，降低AI开发门槛，促进产业智能化。AI应用也从聊天机器人迈向具备自主行动能力的智能体（Agent），实现任务自动化与组织级智能。而AI中间件作为连接模型与应用的关键层，将在上下文管理、记忆处理、工具扩展、多Agent协作等方面发挥核心作用，助力AI落地与规模化发展。

  
• 09.04 15:52:05
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  RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点

  本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。

  
• 09.04 15:48:22
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  Claude Code 深度拆解：一个顶级AI编程工具的核心架构

  Claude Code是由Anthropic开发的AI编程工具，集成于终端环境，支持代码编写、调试与项目管理。其核心功能包括自然语言交互、代码生成与优化、工具调用、上下文管理及安全控制。Claude Code通过智能处理用户指令，大幅提升开发效率，具备多模型协作与上下文压缩能力，适用于复杂项目场景。
• 09.04 15:42:50
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  从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述

  本文探讨了Prompt Engineering的发展趋势及其扩展——Context Engineering的重要性。随着大语言模型（LLM）的发展，构建合适的上下文（context）成为影响模型性能的关键因素。Context Engineering不仅包括传统的提示词工程，还涵盖了上下文的构建、管理与优化，被视为LLM时代的新软件工程范式。文章结合最新研究成果与行业实践，系统解析了Context Engineering的概念、分类、挑战及其在LLM应用中的核心作用，帮助开发者更好地理解和应用这一新兴技术。

  

2025年08月

• 08.29 14:10:17
  发表了文章 2025-08-29 14:10:17

  别让AI做它不擅长的事：Agent在业务场景中的工程实践

  本文通过分享将AI Agent技术应用于“智能播报助手”和“批量建任务”两个真实业务场景的实践历程，深刻阐述了当下将AI Agent与传统工程系统深度融合，而非追求完全替代，才是实现业务提效和价值落地的有效路径。

  
• 08.29 13:55:19
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  初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录

  本文主要阐述作者通过亲身实践，探索利用AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的实践历程。

  
• 08.29 13:50:33
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  支付宝 AI 出行助手高效研发指南：4 人团队的架构迁移与提效实战

  支付宝「AI 出行助手」是一款集成公交、地铁、火车票、机票、打车等多项功能的智能出行产品。

  
• 08.29 13:34:04
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  从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师

  本文深入阐述了蚂蚁消金前端团队打造的Multi-Agent智能体平台——“天工万象”的技术实践与核心思考。

  
• 08.22 11:04:31
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  从“写SQL”到“聊数据”：NL2SQL如何用自然语言解锁数据库？

  本文系统性地阐述了自然语言转SQL（NL2SQL） 技术如何让非技术背景的业务分析师实现数据自助查询，从而提升数据驱动决策的效率与准确性。

  
• 08.22 10:40:47
  发表了文章 2025-08-22 10:40:47

  AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤

  本文以一个经典的PyTorch手写数字识别代码示例为引子，深入剖析了简洁代码背后隐藏的深度神经网络（DNN）训练全过程。
• 08.22 10:23:15
  发表了文章 2025-08-22 10:23:15

  从Prompt到Context：为什么Think Tool是形式化的必然？

  本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来，而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。

  
• 08.22 10:17:19
  发表了文章 2025-08-22 10:17:19

  从“数据拼凑”到“精准断案”：深度剖析RAG系统中信息完整性的关键作用

  本文分享了在构建智能缺陷查重系统过程中，遇到的LLM“数据拼凑”问题及其解决过程。问题根源并非模型或Prompt设计，而是RAG流程中索引与检索阶段的“信息断层”导致模型在结构化数据缺失时产生幻觉。通过将结构化字段完整纳入索引与检索过程，最终实现准确一致的查重结果，为构建企业级RAG应用提供了宝贵经验。

  
• 08.14 16:50:26
  发表了文章 2025-08-14 16:50:26

  万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路

  本文深入探讨了在 Agentic AI 时代，记忆（Memory） 作为智能体核心能力的定义、构建与技术演进。

  
• 08.14 16:35:18
  发表了文章 2025-08-14 16:35:18

  PolarDB Supabase Edge Functions - 让函数，随时可用

  PolarDB Supabase Edge Functions 是现代全栈开发的无服务器引擎，基于 Deno 运行时构建，支持在全球边缘节点部署自定义代码，实现低延迟、高可用的 API 与事件处理。它提供 CLI 和可视化 Studio 两种开发方式，打造高效开发闭环。相比开源版 Supabase，PolarDB Supabase 在公有云环境中实现了完整功能闭环，兼顾企业级控制力与便捷开发体验。

  
• 08.14 16:29:49
  发表了文章 2025-08-14 16:29:49

  让AI读懂代码需求：模块化大模型微调助力高效代码理解与迁移

  本文介绍了一种解决开源项目代码升级中“用户需求关联相应代码”难题的创新方法。面对传统Code RAG和Code Agent在召回率、准确率和稳定性上的不足，以及领域“黑话”和代码风格差异带来的挑战，作者团队提出并实践了一套以大模型微调（SFT）为核心的解决方案。
• 08.14 16:26:48
  发表了文章 2025-08-14 16:26:48

  构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考

  本文介绍了作者团队在能源领域构建多智能体（Multi-Agent）框架的实践经验。面对单智能体处理复杂任务时因“注意力发散”导致的效率低下问题，团队设计了一套集“规划-调度-执行-汇总”于一体的多智能体协作系统。
• 08.14 16:22:21
  发表了文章 2025-08-14 16:22:21

  别再只做聊天机器人：AI 应用商业闭环的工程落地指南，免费体验中

  本文介绍了如何通过阿里云百炼平台创建一个星座运势分析AI智能体，并集成支付宝MCP服务实现支付闭环。解决AI产品无法直接变现的问题，完成“服务-支付-交易”全流程闭环，帮助开发者快速实现商业化。
• 08.14 16:19:53
  发表了文章 2025-08-14 16:19:53

  一次缓存引发的文件系统数据不一致问题排查与深度解析

  本文详述了一次由自研分布式文件系统客户端 EFC 的缓存架构更新所引发的严重数据不一致问题的完整排查过程。

  
• 08.07 14:54:17
  发表了文章 2025-08-07 14:54:17

  AI驱动前端重构：10天完成3000+行复杂组件的跨端复用实践

  本文分享了我们团队一次极具代表性的实践：面对一个代码量超3000行、包含数十个平台适配分支的“规格面板”核心组件，我们引入AI开发工具 Cursor 结合 Claude 模型，成功在10天内完成了向ICE架构的全面重构，实现了跨端复用。

  
• 08.07 14:39:14
  发表了文章 2025-08-07 14:39:14

  一条SQL管理向量全生命周期，让AI应用开发更简单

  本文探讨了AI应用开发中向量数据管理的挑战，介绍了PolarDB IMCI通过在数据库内核中集成向量索引与Embedding能力，实现向量全生命周期管理的创新方案。该方案有效解决了技术栈分裂、数据孤岛和运维复杂等痛点，提供了一体化、高性能、支持事务与实时检索的向量数据库服务，极大降低了AI应用的开发与维护门槛。

  
• 08.07 14:13:27
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  基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现

  本文介绍了基于大模型的领域场景开发演进过程，从提示词工程、RAG到流程编排，再到React模式的智能体架构升级。团队通过层级指挥模式实现单智能体自主规划与工具调用，并探索多智能体协作框架，提升复杂任务处理效率与灵活性。

  
• 08.07 14:01:21
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  AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

  本文系统回顾了计算机视觉的发展历程，从早期基于手工特征的传统方法，到深度学习的崛起与卷积神经网络（CNN）的广泛应用，并通过数学原理、代码示例与可视化手段，全面解析了卷积操作的本质与CNN的架构设计。

  

2025年07月

• 07.31 16:49:16
  发表了文章 2025-07-31 16:49:16

  OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘

  本文分享了在整合Paimon数据湖与RocksDB过程中，因内存溢出（OOM）引发的三次线上故障排查过程。通过SDK进行数据读写时，系统连续出现线程数突增、内存泄漏等问题，排查过程涉及堆内与堆外内存分析、JNI内存泄漏定位及架构优化。最终通过调整bucket数量、优化JVM参数及采用Flink写入Paimon，成功解决问题。文中详述了使用MAT、NMT、Arthas、async-profiler等工具的实战经验，为使用类似技术栈的开发者提供参考。

  
• 07.31 16:38:06
  发表了文章 2025-07-31 16:38:06

  ChatBI，用AI自然语言与数据对话

  在数字经济快速发展的2025年，企业数据量激增，市场对快速决策和深度分析提出更高要求。本方案介绍如何通过阿里云Quick BI工具，结合AI能力，帮助商业分析师高效应对数据洪流，实现智能化分析、快速决策，提升业务洞察力与决策效率。

  
• 07.31 16:36:35
  发表了文章 2025-07-31 16:36:35

  用系统架构思维，告别“意大利面条式”系统提示词

  本文作者分享了自己在研究如何编写强大且可维护的系统级提示词时的经历。
• 07.31 16:30:37
  发表了文章 2025-07-31 16:30:37

  好奇心之旅：Cursor代码库索引机制的学习笔记

  本文介绍了Cursor等AI编程工具中codebase indexing的技术原理，包括Merkle Tree与向量数据库的应用，以及开源方案Continue的启发。作者通过探索这些工具背后的机制，提升了对AI编程和代码索引技术的理解，也为进一步学习提供了思路。

  
• 07.31 14:33:35
  发表了文章 2025-07-31 14:33:35

  附部署代码｜云数据库RDS 全托管 Supabase服务：小白轻松搞定开发AI应用

  本文通过一个 Agentic RAG 应用的完整构建流程，展示了如何借助 RDS Supabase 快速搭建具备知识处理与智能决策能力的 AI 应用，展示从数据准备到应用部署的全流程，相较于传统开发模式效率大幅提升。

  
• 07.31 14:29:10
  发表了文章 2025-07-31 14:29:10

  AI 基础知识从 0.3 到 0.4——如何选对深度学习模型？

  本系列文章从机器学习基础出发，逐步深入至深度学习与Transformer模型，探讨AI关键技术原理及应用。内容涵盖模型架构解析、典型模型对比、预训练与微调策略，并结合Hugging Face平台进行实战演示，适合初学者与开发者系统学习AI核心知识。
• 07.31 14:22:11
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  微调之后还能做什么？大模型后训练全链路技术解析

  本文探讨了后训练的重要性、方法以及最新进展。文章将包含理论分析与实际操作指南，适合希望深入了解并应用这些技术的开发者。

  
• 07.25 16:00:13
  发表了文章 2025-07-25 16:00:13

  AI练习场｜如何从多模态文件中自动提取有效信息？

  本文介绍了利用AI技术进行多模态文件信息抽取的实战教程，涵盖从文档、图像、音视频等多种数据中自动提取关键信息的技术方案。通过阿里云百炼模型与函数计算服务，实现高效数据处理，适用于信息提取、图片分类、音视频分析等场景，提升数据处理效率与准确性。

  
• 07.24 16:54:57
  发表了文章 2025-07-24 16:54:57

  10分钟微调，让0.6B模型媲美235B模型！免费体验进行中

  本方案介绍如何通过模型蒸馏技术，利用大参数模型生成数据并微调小参数模型（如 Qwen3-0.6B），使其在特定任务（如从一句话中提取结构化信息）中达到接近大模型的效果。通过 GPU 云服务器进行高效微调，结合魔搭社区的 ms-swift 框架，用户可快速完成模型训练与部署，显著提升推理速度并降低成本。方案包含详细步骤：数据准备、模型微调、效果验证及部署建议，并提供免费试用资源，助力开发者快速上手实践。

  
• 07.24 16:48:30
  发表了文章 2025-07-24 16:48:30

  150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法

  本文章基于业务实践，总结有关感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为有智能驾驶的场景提供可行的借鉴方法。
• 07.24 16:38:39
  发表了文章 2025-07-24 16:38:39

  AI 基础知识从 0.2 到 0.3——构建你的第一个深度学习模型

  本文以 MNIST 手写数字识别为切入点，介绍了深度学习的基本原理与实现流程，帮助读者建立起对神经网络建模过程的系统性理解。