个人中心
话题讨论榜
体验了阿里云 Kimi K2 方案，整体感受很惊艳。我选了 MaaS 调用方式，零门槛操作，5 分钟就完成配置，还能免费体验百万 Token，对想快速试错的开发者很友好。模型推理能力超预期，复杂逻辑题都能条理清晰作答，工具调用也很顺畅。界面交互简洁，不用写代码，可视化操作降低了使用难度。不过若需高并发场景，后续可试试 PAI 部署的竞价实例，能大幅降本。这么强的万亿参数模型，易用性还这么高，...
1. 传统智能应用开发中的最大痛点及 Dify 的 AI 能力如何解决这些问题？ 传统智能应用开发的痛点： 开发周期长，效率低： 智能应用开发通常涉及多个环节，包括需求分析、模型训练、数据处理、代码编写、测试和部署等。每个环节都需要大量人力投入，尤其是模型训练和数据清洗阶段，极为耗时。 不同系统之间的割裂导致开发链路复杂，数据流转不畅，常常需要额外编写接口或脚本来打通数据流，增加了开发的复杂...
作为一名数据分析从业者，我对阿里云推出的MCP工具充满了兴趣，因为它不仅解决了传统数据分析中的痛点，还通过智能化的方式让数据分析变得更简单、更高效。以下是我体验MCP赋能可视化OLAP智能体应用的感受和建议： 体验感受 1. 降低技术门槛，人人都能玩转数据 传统的数据分析需要掌握SQL语言，这对非技术背景的人员来说是一个“拦路虎”。而MCP工具结合阿里云百炼的自然语言转SQL（NL2SQL）...
在数据库运维领域，AI技术正通过智能决策、自动化执行和精准预测重塑传统运维模式。以下结合最新行业实践和技术突破，从核心场景、技术方案到落地路径进行系统解析： 一、核心场景：AI如何突破传统运维瓶颈 1. 智能监控与异常感知 动态基线学习：通过LSTM等时序模型分析历史指标（如CPU、IOPS），建立动态基线。例如，阿里云PolarDB结合内核级实时数据流，可识别CPU利用率在非高峰时段的异常...
在过往工作中无数次的帮同事找回勿删的硬盘数据，U盘数据，自从有了云盘后，每次恢复我都会提示他们，安装云盘，云盘备份，后来数据找回的情况少了，再后来，云盘的选择多了。总之，云盘是这个数字时代，最好的发明。 还有，想咨询一下，哪里可以申请“通义千问”的邀请码。真的很想看一看，用一用：）
