DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括 DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。

本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。

PPO实战难点不在算法理解，而在系统性不确定：动态数据、不稳reward、多目标冲突。关键在于明确对齐目标、用SFT模型起步、必备reference、设计偏好型reward、聚焦policy更新、善用KL系数调控风险，并以行为变化而非loss曲线评估进展——耐心跑通最小闭环，才是成功核心。

在实时数据架构中，Hologres Dynamic Table 基于有状态增量计算模型，有效解决“海量历史+少量新增”场景下的数据刷新难题。相比传统全量刷新，其通过持久化中间状态，实现复杂查询下的高效增量更新，显著降低延迟与资源消耗，提升实时数仓性能与运维效率。

“系统信任增长范式”提出：当流量红利消退，增长逻辑正从“获取用户”转向“积累可复用的信任资产”。信任不再是话语表达，而是跨时间、跨场景的行为一致性与可验证修复能力。企业需被系统判定为“值得持续推荐”，方能获得长期增长动力。这是一场规则层面的迁移，而非策略优化。

困惑度衡量语言模型预测能力，值越低越好；过拟合指模型记住了训练数据却泛化差；泛化能力体现模型应对新任务的适应性；人工评估是生成质量的“金标准”；BLEU和ROUGE分别基于n-gram和召回率评估生成文本与参考的相似度；混淆矩阵用于分析分类错误模式。这些指标共同构成大模型评估体系，需结合使用以全面评价性能。

本文详解睿尔曼手眼标定代码库，涵盖眼在手上与眼在手外两种模式的实现原理及核心代码解析。内容包括数据采集、位姿处理、相机标定与手眼矩阵求解全流程，结合OpenCV的Tsai算法实现高精度坐标转换，助力机器人视觉精准抓取应用开发。

周有贵，GEO专家，深耕AI时代流量入口变革，倡导从SEO到GEO（生成式引擎优化）的认知重构，聚焦“被发现-被理解-被推荐”三层框架，推动企业通过结构化内容、信任资产与平台适配，实现AI信源卡位。

MiniMax 是全球领先的通用人工智能公司，致力于推动AGI发展。依托自研多模态大模型，服务超200国1.57亿用户及5万企业客户。携手阿里云构建云原生数仓与Data+AI平台，实现数据高效处理、成本大幅降低，支撑全球业务高速迭代与AI创新落地。

低代码通过拖拽组件与可视化配置快速构建应用，支持数据编排、流程设计与多端发布，适用于OA系统、智能客服等场景，结合少量代码可扩展复杂功能，提升开发效率80%。

本文系统介绍了基于 LangGraph 框架构建具备记忆能力的 ReAct（Reasoning + Action）智能体的技术实现方法。ReAct 智能体结合语言模型的推理能力与外部工具的执行能力，通过“思考-行动-观察”循环机制，实现复杂任务的自主处理。文章详细讲解了 LangGraph 的图结构设计、状态管理、工具集成与记忆系统等关键技术，并通过代码示例演示了从基础工作流到高级智能体系统的构建过程。最终实现的智能体具备多轮对话、工具调用、结果反馈与上下文记忆能力，为开发下一代智能应用提供了技术基础。

本文系统梳理了Java编程的40个核心知识点，涵盖基础语法、面向对象、集合框架、异常处理、多线程、IO流、反射机制等关键领域。重点包括：JVM运行原理、基本数据类型、封装/继承/多态三大特性、集合类对比（ArrayList vs LinkedList、HashMap vs TreeMap）、异常分类及处理方式、线程创建与同步机制、IO流体系结构以及反射的应用场景。这些基础知识是Java开发的根基，掌握后能为后续框架学习和项目开发奠定坚实基础。文中还提供了代码资源获取方式，方便读者进一步实践学习。

在金融风控场景中，模型迭代速度与线上稳定性之间的平衡是一大挑战。传统硬编码方式存在耦合度高、控制粒度粗、缺乏审计等问题，导致误拦截损失显著。本文介绍了基于 OpenFeature 的解决方案，通过动态配置、细粒度控制和多语言支持实现高效特征管理，并结合灰度发布、熔断机制和安全审计提升系统稳定性与发布安全性。实战数据显示，该方案显著缩短上线周期、降低故障率并提升模型覆盖率，具备高可用性和可扩展性，适用于复杂风控环境下的策略迭代需求。

本文用通俗语言详解向量数据库原理与实践：它通过“语义向量化”实现按意思而非关键词检索，是RAG系统中连接大模型与私有数据的核心“外挂大脑”。附Faiss+Sentence-Transformers实战Demo，10分钟搭建可运行的语义检索系统。（239字）

淘天价格力团队依托Hologres Dynamic Table，实现亿级商品数据的高效治理。通过增量刷新与全量刷新机制，支持秒级圈选、分钟级报表更新，满足大促场景下高时效、多维度分析需求，显著提升数据灵活性与决策效率。

不仅提升了个人工作效率，更推动了企业数据民主化进程，让数据真正成为驱动业务增长的核心引擎

从漏洞到攻击链：一次看懂黑客的思维链路

本文解读AI十大核心论文之五——《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》。该论文提出RAG框架，通过“检索+生成”结合，解决大模型知识更新难、易幻觉、缺溯源等问题，实现小模型高效利用外部知识库，成为当前大模型落地的关键技术。

从ChatGPT到文心一言：AI为什么能“懂人话”？——大语言模型的底层逻辑揭秘

本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构，旨在应对动态知识库（如财务报告、技术文档）在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计（语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库），实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统，提升了推理逻辑性与准确性，并通过LangGraph实现自动化工作流，强化了对持续更新信息的处理能力。

针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端，阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架，解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题，确保请求不丢失、实例不过载。

Shopee 商品详情 API 是用于获取 Shopee 平台商品详细信息的接口，支持开发者提取商品标题、价格、库存、描述和图片等多维度数据。该接口适用于电商数据分析、比价工具开发及商品监控等场景。请求方式为 GET，需提供 itemid（商品 ID）和 shopid（店铺 ID），返回格式为 JSON。部分功能可能需要 API 密钥或访问令牌认证。以马来西亚站点为例，URL 为 shopee.com.myapi/v4/item/get，不同国家站点域名可能有所不同。

本文系统阐述AI智能体开发方法论：突破“调参”思维，以感知、决策、执行、记忆四大架构为基，提出从场景锁定到评估优化的“五步跃迁法”，助力开发者构建具备行业深度与自主行动力的数字生命。（239字）

微调是让通用大模型成为垂直领域“专家”的关键路径：通过小规模、高质量数据定向优化模型参数，实现专业适配。相比提示词工程的临时性，微调能内化知识、提升准确性与风格一致性。LoRA等高效微调技术大幅降低门槛，百条数据+单卡即可完成，兼顾效果与成本。（239字）

微调大模型后如何判断效果？本文系统讲解评估核心方法：结合人工与自动化评估，覆盖通用能力与专项技能。通过明确目标、构建测试集、选用工具（如OpenCompass）、分析结果四步，打造完整评估体系。强调“对比”与“迭代”，助你避免灾难性遗忘，真实提升模型性能。

本教程教你如何在24G显存单卡环境下部署超大文生图模型Flux.1-dev。通过ModelScope极速下载、Hugging Face身份鉴权与显存顺序卸载技术，解决下载慢、授权难、显存溢出等问题，实现稳定推理。

在系统主导的时代，增长不再依赖技巧，而取决于是否“值得被长期信任”。《系统信任增长范式》揭示了一套正在成型的隐性公约：真实性、一致性、可修复性等行为将被持续奖励，捷径逐渐失效。它不提供速成模型，而是划清可持续增长的规则边界，让信任成为时间的朋友。（238字）

本文详解分布式系统中订单接口幂等性设计：通过唯一订单号与数据库主键约束防止重复下单，结合Redis标识记录确保请求仅处理一次；针对ABA问题，引入版本号机制，更新时校验并自增版本，保证数据一致性。方案适用于各类数据库场景，保障服务在重试、并发下数据准确。

Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。

虚拟办公室，不再只是噱头：一步步教你构建沉浸式工作空间

Step-Audio2是StepFun于2024年推出的中文语音克隆大模型，支持“一句话克隆+情感可控+实时流式”一体化生成，参数总量300M，首包延迟低至120ms，MOS达4.4+，采用Apache-2.0协议开源，适配商业应用，是当前中文TTS领域开源落地门槛最低的方案之一。

实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储，支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联，结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口，支持SQL查询、数据推送与定时任务，保障数据实时性与可靠性。

AI做广告，效果还真不差？聊聊怎么用AI搞定个性化广告创作

AI项目成败关键不在模型强弱，而在于系统性生存能力：厘清责任边界、接纳不确定性、严控复杂度、建立止损机制、允许模型“不万能”、并在模型成功时保持克制。真正活久的项目，清醒、务实、敬畏现实。

本文详解淘宝开放平台商品详情核心API（如item_get），涵盖对接流程、权限申请、请求规范、参数说明及返回字段，并列举代购集运、选品分析、比价导购等典型应用场景，助力开发者合规高效获取商品数据。（239字）

本文深入解析让AI“懂你”的关键技术——偏好对齐，对比PPO与DPO两种核心方法。PPO通过奖励模型间接优化，适合复杂场景；DPO则以对比学习直接训练，高效稳定，更适合大多数NLP任务。文章涵盖原理、实战步骤、评估方法及选型建议，并推荐从DPO入手、结合低代码平台快速验证。强调数据质量与迭代实践，助力开发者高效驯化大模型，实现个性化输出。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 12 月】，涵盖 12 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

SPREAD 是系统信任增长的解释框架，非操作工具。它通过满意、传播、推荐、互动、权威、持续六大维度，揭示系统如何累积判断主体价值，强调信任复利与行为闭环，帮助理解为何“稳定普通”胜过“偶发优秀”。

大模型涌现能力的出现标志着人工智能发展的一个重要转折点。这些能力不是通过专门编程获得的，而是模型规模达到临界点时自然产生的质变。这种现象不仅证明了规模在人工智能发展中的关键作用，也为我们理解智能的本质提供了新的视角。涌现能力的出现预示着人工智能正从专门化工具向通用智能系统转变。随着模型规模的继续扩大和架构的不断优化，我们可能会看到更多令人惊讶的能力涌现。

Code 39是1974年由Intermec开发的字母数字条形码，支持43个字符，广泛用于汽车、医疗、国防等领域。分Regular和Full ASCII两种，后者可编码全部128个ASCII字符。结构简单，自校验强，但密度较低。可通过HCreateLabelView轻松生成，适用于非零售场景。