【2025云栖大会】AI 搜索智能探索：揭秘如何让搜索“有大脑”
2025云栖大会上，阿里云高级技术专家徐光伟在云栖大会揭秘 Agentic Search 技术，涵盖低维向量模型、多模态检索、NL2SQL及DeepSearch/Research智能体系统。未来，“AI搜索已从‘信息匹配’迈向‘智能决策’，阿里云将持续通过技术创新与产品化能力，为企业构建下一代智能信息获取系统。”
亚马逊商品详情 API 秘籍！轻松获取 SKU 属性数据
亚马逊商品详情API是官方接口，通过ASIN获取商品标题、价格、库存、评价等50余项数据，支持多站点查询。包含Product Advertising API与MWS两类，分别用于商品信息获取和卖家店铺管理，采用AWS4-HMAC-SHA256认证，保障请求安全。
Transformer自回归关键技术：掩码注意力原理与PyTorch完整实现
掩码注意力是生成模型的核心，通过上三角掩码限制模型仅关注当前及之前token，确保自回归因果性。相比BERT的双向注意力，它实现单向生成，是GPT等模型逐词预测的关键机制，核心仅需一步`masked_fill_`操作。
搭建实时足球比分系统从零到一的实战指南
构建实时足球比分系统需聚焦数据流架构：从API/爬虫获取数据，经后端处理存储，通过REST/WebSocket提供接口，前端展示。推荐使用专业API保障稳定性，结合Python/Node.js、PostgreSQL/MongoDB、Redis缓存与WebSocket实现实时推送。优先考虑法律合规与高并发应对，建议逐步迭代开发，亦可借助现成插件或服务快速上线。（238字）
速卖通商品列表API秘籍！轻松获取商品列表数据
速卖通商品列表API支持关键词搜索、分类筛选、多语言返回及分页排序功能，适用于比价系统、库存监控、市场研究等场景。开发者可快速获取商品数据，构建自动化应用。
PyTorch 2.0性能优化实战：4种常见代码错误严重拖慢模型
我们将深入探讨图中断（graph breaks）和多图问题对性能的负面影响，并分析PyTorch模型开发中应当避免的常见错误模式。
Java 项目实战之实际代码实现与测试调试全过程详解
本文详细讲解了Java项目的实战开发流程，涵盖项目创建、代码实现（如计算器与汉诺塔问题）、单元测试（使用JUnit）及调试技巧（如断点调试与异常排查），帮助开发者掌握从编码到测试调试的完整技能，提升Java开发实战能力。
DataWorks接入Qwen3-Coder！数据开发再提速！
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3-Coder模型，用户通过DataWorks Copilot智能助手，可实现自然语言交互完成代码生成、续写、优化等操作，显著提升数据开发与分析效率。同时支持Qwen-Code和Claude Code命令行Agent安装，助力Notebook智能高效落地。
1688商品列表API响应数据解析
1688商品列表API是阿里巴巴开放平台的核心接口，支持通过关键词、价格、类目等多维度筛选商品，返回商品标题、价格、销量等信息，适用于电商数据分析与竞品监控。接口采用RESTful设计，响应快、数据实时更新。本文提供Python调用示例，助您快速接入。
“抓了个寂寞”：一次实时信息采集的意外和修复
本文讲述了一次因舆情监控系统采集频率不足导致的热点遗漏事件。原有系统每10分钟抓取一次微博热搜榜，类似于“定时拍照”，容易错过快速变化的热点。为解决这一问题，作者提出“滑动窗口”思路，即每次抓取时回看最近一段时间的数据，结合代理池和去重机制，提升热点捕捉的完整性与实时性，避免遗漏关键舆情节点。
JAVA 八股文全网最详尽整理包含各类核心考点助你高效学习 jAVA 八股文赶紧收藏
本文整理了Java核心技术内容，涵盖Java基础、多线程、JVM、集合框架等八股文知识点，包含面向对象特性、线程创建与通信、运行时数据区、垃圾回收算法及常用集合类对比，附有代码示例与学习资料下载链接，适合Java开发者系统学习与面试准备。
AI 搜索 MCP 最佳实践
本文介绍了如何通过 MCP 协议，快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具，帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。
Post-Training on PAI (1)：一文览尽开源强化学习框架在PAI平台的应用
Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。
构建AI时代的大数据基础设施-MaxCompute多模态数据处理最佳实践
本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。
深入研究：shopee商品详情API接口Python攻略
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。
Apache Spark详解
Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。
深入浅出：拼多多商品列表API接口Python攻略
拼多多是中国领先的社交电商平台，为开发者提供了丰富的API接口，用于集成商品数据到第三方应用。通过Python可以轻松调用这些API获取商品列表。主要步骤包括：1) 安装必要库（如`requests`）；2) 使用AppKey和AppSecret获取访问令牌；3) 调用商品列表API，传入参数如商品ID、页码等；4) 解析返回的JSON数据提取所需信息。按照此流程，开发者能够快速实现与拼多多平台的数据交互。
阿里云 AI 搜索开放平台新功能发布：新增GTE自部署模型
阿里云 AI搜索开放平台正式推出 GTE 多语言通用文本向量模型（iic/gte_sentence-embedding_multilingual-base）
Pandas数据合并：10种高效连接技巧与常见问题
在数据分析中，数据合并是常见且关键的步骤。本文针对合并来自多个来源的数据集时可能遇到的问题，如列丢失、重复记录等，提供系统解决方案。基于对超1000个复杂数据集的分析经验，总结了10种关键技术，涵盖Pandas库中`merge`和`join`函数的使用方法。内容包括基本合并、左连接、右连接、外连接、基于索引连接、多键合并、数据拼接、交叉连接、后缀管理和合并验证等场景。通过实际案例与技术原理解析，帮助用户高效准确地完成数据整合任务，提升数据分析效率。
ChronosX: 可使用外生变量的时间序列预测基础模型
时间序列预测中，基础模型虽在单变量任务中表现出色，但引入协变量支持仍面临挑战。Chronos研究团队提出ChronosX架构，通过适配器层有效整合历史与未来协变量信息，适用于任何单变量模型。实验表明，ChronosX显著提升预测性能，尤其在复杂数据集上优势明显。消融研究进一步验证了协变量模块的重要性。尽管需要轻量训练，但其灵活性和通用性为时间序列建模提供了新思路，未来或可通过类似LLM提示机制实现更高效的协变量处理。
网易游戏 Flink 云原生实践
本文分享了网易游戏在Flink实时计算领域的资源管理与架构演进经验，从Yarn到K8s云原生，再到混合云的实践历程。文章详细解析了各阶段的技术挑战与解决方案，包括资源隔离、弹性伸缩、自动扩缩容及服务混部等关键能力的实现。通过混合云架构，网易游戏显著提升了资源利用率，降低了30%机器成本，小作业计算成本下降40%，并为未来性能优化、流批一体及智能运维奠定了基础。
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合：构建强大数据仓库实战指南
本文深入介绍 Hive 与大数据融合构建强大数据仓库的实战指南。涵盖 Hive 简介、优势、安装配置、数据处理、性能优化及安全管理等内容，并通过互联网广告和物流行业案例分析，展示其实际应用。具有专业性、可操作性和参考价值。
如何用大模型+RAG 给宠物做一个 AI 健康助手？——阿里云 AI 搜索开放平台
本文分享了如何利用阿里云 AI 搜索开放平台，基于 LLM+RAG 的系统框架，构建“宠物医院AI助手”的实践过程。
ClickHouse 应用剖析：设计理念、机制与实践
ClickHouse 是一款高性能的列式数据库管理系统，主要用于实时的大数据分析场景。它由俄罗斯 Yandex 公司开源于 2016 年，在网页日志分析、物联网监控、广告计费等领域有广泛应用。ClickHouse 通过列式存储、向量化执行和分布式架构，实现对海量数据的快速查询分析。本文将介绍 ClickHouse 的设计理念，以及在实际使用中如何处理数据删除更新、冷热数据分离等问题，并提供常见配置的调优建议和异常问题的处理方法。
KG4MM：融合知识图谱与多模态数据预测药物相互作用
本文探讨了用于多模态学习的知识图谱（KG4MM）在药物相互作用（DDI）预测中的应用。知识图谱通过整合药物的分子图像和文本描述，提供结构化先验知识，指导模型关注关键信息。具体实现中，利用图神经网络（GNN）连接知识图谱与多模态数据，通过注意力机制提取最具区分性的特征。以 Goserelin 和 Desmopressin 为例，模型结合直接边关系和共享节点路径，生成透明可解释的预测结果。实验表明，KG4MM 方法显著提升了预测准确性与可解释性，为生物医学领域提供了新思路。
【项目总结】快瞳医疗化验单的OCR识别
快瞳科技通过图像识别技术，成功解决了医疗化验单OCR识别难题。项目要求精准识别表格内容，尤其是化验数值和名称，准确率达85%以上。针对化验单来源多样、干扰因素多的问题，团队采用智能文档抽取模型、opencv技术（如霍夫变换）进行图片扶正与裁剪，优化识别精度。最终，项目不仅达到药企要求，还实现超越，为医疗行业智能化转型提供了高性价比解决方案，助力快瞳科技在医疗信息化领域树立良好口碑。
计算机视觉五大技术——深度学习在图像处理中的应用
深度学习利用多层神经网络实现人工智能，计算机视觉是其重要应用之一。图像分类通过卷积神经网络（CNN）判断图片类别，如“猫”或“狗”。目标检测不仅识别物体，还确定其位置，R-CNN系列模型逐步优化检测速度与精度。语义分割对图像每个像素分类，FCN开创像素级分类范式，DeepLab等进一步提升细节表现。实例分割结合目标检测与语义分割，Mask R-CNN实现精准实例区分。关键点检测用于人体姿态估计、人脸特征识别等，OpenPose和HRNet等技术推动该领域发展。这些方法在效率与准确性上不断进步，广泛应用于实际场景。
怎么实现实时无延迟的体育电竞动画直播
实时无延迟动画直播需关注技术方案、实现步骤与专业解决方案。技术上可选WebRTC（低至100-500ms延迟，互动性强）、低延迟HLS/CMAF（1-3秒延迟，兼容性好）和RTMP（传统协议，2-5秒延迟）。实现步骤包括采集端设置（高性能编码、稳定网络）、传输优化（CDN节点选择、抗丢包协议）及播放端优化（低延迟模式、自适应码率）。专业方案有云服务（AWS、Azure、阿里云）和专用平台（Millicast、Wowza）。注意完全无延迟不可行，需权衡画质与稳定性，并考虑终端兼容性和成本。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，涉及匹配ID、状态、计划与关注等功能。
VideoMind：Chain-of-LoRA突破时间盲区让AI真正看懂长视频
VideoMind是一种新型视频语言代理，专为解决长视频时间定位理解挑战设计。它通过“Chain-of-LoRA”技术结合四个专业角色（Planner、Grounder、Verifier、Answerer）实现高效推理。Planner分析查询并制定计划；Grounder精确定位视频时刻；Verifier验证候选时刻准确性；Answerer生成最终答案。此架构在14个公共基准上表现出色，尤其在长视频定位任务中超越了现有模型，同时保持高内存效率。VideoMind推动了多模态AI的发展，提供了解决复杂视频理解问题的新方法。
linux命令详细说明以及案例
本文介绍了常用的 Linux 命令及其详细说明和示例，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（更改目录）、`rm` 和 `mv`（删除与移动文件）、`grep`（搜索文本）、`cat`（显示文件内容）以及 `chmod`（更改文件权限）。每个命令均配有功能描述、选项说明及实际案例，帮助用户更好地掌握 Linux 命令的使用方法。
人工智能技术对未来就业的影响
人工智能大模型技术正在重塑全球就业市场，但其核心是"增强"而非"取代"人类工作。虽然AI在数据处理、模式识别等标准化任务上表现出色，但在创造力、情感交互和复杂决策等人类专属领域仍存在明显局限。各行业呈现差异化转型：IT领域人机协同编程成为常态，金融业基础分析岗位减少但复合型人才需求激增，医疗行业AI辅助诊断普及但治疗决策仍依赖医生，制造业工人转向技术管理，创意产业中人类聚焦高端设计。未来就业市场将形成人机协作新生态，要求个人培养创造力、情商等AI难以替代的核心能力，企业重构工作流程。AI时代将推动人类向更高价值的认知活动跃升，实现人机优势互补的协同发展。
SEARCH-R1: 基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
SEARCH-R1是一种创新的强化学习框架，使大型语言模型（LLM）具备多轮搜索与推理能力。它通过强化学习自主生成查询并优化基于检索结果的推理，无需人工标注数据。相比传统RAG或工具使用方法，SEARCH-R1显著提升问答性能，在多个数据集上实现26%以上的相对性能提升。其核心优势在于强化学习与搜索的深度融合、交错式多轮推理机制及令牌级损失屏蔽技术，推动了LLM在复杂推理和实时知识获取方面的边界。尽管存在奖励函数设计简化等局限性，SEARCH-R1为构建更智能的交互系统提供了重要参考。
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。
强化学习:Markov决策过程(MDP)——手把手教你入门强化学习(二)
本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。
闲鱼商品详情API接口（闲鱼API系列）
闲鱼商品详情API为开发者提供便捷、高效且合规的途径，获取闲鱼平台上特定商品的详细信息，如标题、价格、描述和图片等。该接口采用GET请求方式，需传入app_key、item_id、timestamp和sign等参数，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何使用Python调用此API，包括生成签名和处理响应。开发者需替换实际的app_key、app_secret和商品ID，并关注官方文档以确保接口使用的准确性。
使用Selenium和ChromeDriver模拟用户操作：从表单填写到数据提交
简介：工程师小王和产品经理莉莉面临无人机市场调研投票数据获取难题，传统方法屡遭封禁。小王通过构建“隐身特工”装备——代理IP、随机UserAgent及有效Cookie，结合Python与Selenium技术，成功绕过问卷星的防刷票系统，实现自动化投票。最终，他们获得了看似真人投票的数据，展示了技术攻防的艺术。这段故事不仅是一场技术较量，更是对算法规则游戏的深刻思考。
小红书笔记评论数据接口（小红书 API 系列）
小红书凭借庞大的用户群体和丰富的内容生态，成为重要的数据来源。其笔记评论数据对企业了解市场需求、优化产品策略等具有极高价值。为高效、合法获取数据，可使用小红书笔记评论数据接口。该接口通过HTTP请求获取指定笔记的评论内容、时间、昵称等信息，返回JSON格式数据。开发者可利用Python的requests库发送GET请求并处理响应，实现批量收集评论数据，支持舆情监测、竞品分析等业务场景。
DeepMind发布Matryoshka（套娃）量化：利用嵌套表示实现多精度LLM的低比特深度学习
本文介绍 Google DeepMind 提出的 Matryoshka 量化技术（MatQuant），该技术通过训练单个大型语言模型（LLM）实现多精度部署，革新了深度学习
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
