阿里云EMR自2020年推出Remote Shuffle Service(RSS)以来，帮助了诸多客户解决Spark作业的性能、稳定性问题，并使得存算分离架构得以实施，与此同时RSS也在跟合作方小米的共建下不断演进。本文将介绍RSS的最新架构，在小米的实践，以及开源。

DataWorks基于MaxCompute作为核心的计算、存储引擎，提供了海量数据的离线加工分析、数据挖掘的能力。通过DataWorks，可对数据进行数据传输、数据转换等相关操作，从不同的数据存储引入数据，对数据进行转化处理，最后将数据提取到其他数据系统。

本文描述了使用深度学习算法在淘宝环境中怎么给用户提供个性化服饰搭配的一些探索。

ELK是日志分析领域较为流行的技术选择，不少阿里云用户选择在ECS上搭建开源Elasticsearch。与自建开源Elastisearch相比，阿里云Elasticsearch做了性能优化，支持弹性扩容，并搭载了商业版组件X-Pack，为用户提供即开即用的托管服务。

千亿级训练数据，真不是“存得下就完事了”

HTTP代理常用端口8080与3128各有侧重：8080多用于管理监控（如Web配置界面），易记但可能被防火墙拦截；3128为标准端口，稳定性高，主供客户端正常请求转发。端口可自定义，需据安全与性能需求合理选用。

向量数据库真正的价值是语义召回，而非决策判断。它擅长在模糊表达中“拉近相似”，却无法保证结果准确、完整或一致。误用常始于将“相似”等同于“可用”，进而用TopK兜底、以召回替代裁决、用向量掩盖数据缺陷。健康用法：仅作初筛工具，后续必经规则过滤、证据校验与人工兜底。

可有效减少 70% 以上的指标开发维护成本，整体基础设施成本（TCO）节约可达 50%，并释放超过 1/3 的服务器资源。

本文详解企业如何安全微调大模型：直击隐私痛点，融合差分隐私（梯度裁剪+噪声注入）与LoRA高效微调，在保障GDPR/HIPAA合规前提下，实现数据不出域、模型更懂业务。附低代码平台推荐与实操路径，兼顾安全性与可用性。（239字）

本指南面向B端企业，详解如何通过1688宝贝详情API实现竞品与供应商数据化拆解。涵盖API接入、字段商业价值映射（价格梯度、MOQ、SKU库存、资质认证、物流履约、销量反馈等）、实战分析框架及合规要点，助力跨境铺货、批发选品、定价优化与供应链决策，真正将API转化为业务增长引擎。（239字）

客服大模型常因被误当作问答系统而失败。其核心并非“答对”，而是“判断”：识别风险、控制成本、把握边界。单纯依赖RAG与知识库无法解决策略问题，需通过微调与偏好对齐（如PPO/DPO）训练模型“何时不答”“如何回应”。成功关键在于理解客服是决策系统，而非技术堆砌。

自动驾驶不是“一行代码开上高速”：聊聊感知、预测与决策这三大算法核心

本教程系统讲解基于Python的SVR回归预测，涵盖数据处理、模型训练、K折交叉验证及贝叶斯、随机、网格搜索等参数优化方法，适用于多领域回归任务，附完整代码与可视化实现。

【AI大模型面试宝典】详解知识蒸馏：从软标签、温度机制到特征对齐，涵盖KL散度、黑/白盒蒸馏策略与代码实现，拆解高频面试题，助你精准掌握大模型压缩核心考点，轻松应对技术追问，offer拿到手软！

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MaxCompute SQL AI全新上线，通过AI_GENERATE函数在SQL中直接调用大模型，实现工作总结智能分析，支持内容分类、情感判断与多模态处理，提升数据分析效率。

复旦大学联合阿里云开展“天池AI案例100开发”项目，赵卫东团队依托产业级平台构建“理论-实训-实战”教学新体系，开发4大综合性AI案例，覆盖图像识别、自然语言处理等方向。通过MOOC、教材、师资培训多渠道辐射全国，累计惠及超13万学习者，形成可复制的产教融合示范范式，推动人工智能人才培养与产业需求无缝对接。（238字）

在云原生时代，信任已成为技术发展的基础设施。本文深入剖析为何“信任”决定开源项目、API与云产品的成败，并从行为一致、承诺可验证、错误修复、输出稳定四大技术维度，揭示构建长期信任的实操路径，助力开发者实现可持续增长。

本研究基于YOLOv8模型，针对智能交通与公共安全需求，开展行人车辆多目标检测、计数与跟踪技术研究。通过融合YOLOv8高精度检测与DeepSORT稳定跟踪，实现复杂场景下目标的实时定位、统计与轨迹追踪，提升交通管理效率与公共安全保障能力，推动智慧城市发展。

AI模型会因数据分布变化和时间推移而性能下降，即“模型衰老”与“数据漂移”。如同知识过时，旧模型难以适应新环境，导致预测不准。需通过PSI、KS等指标监测，并定期重训练以保持其有效性。

Web3 的真相：天天喊去中心化，可中心到底“藏”在哪？

通义实验室推出QwenLong-L1.5，基于Qwen3-30B-A3B打造的长文本推理专家。通过高质量多跳数据合成、稳定强化学习算法与突破窗口限制的记忆框架，系统性解决长文本“学不好、用不了”难题，在多跳推理、超长上下文等任务中媲美GPT-5与Gemini。

当算力变成“新石油”：AI 芯片的战争、底层逻辑与未来爆点

文章摘要：早停机制是深度学习中防止过拟合的关键技术，通过在验证集性能停止改善时终止训练，自动平衡模型复杂度和泛化能力。其核心价值包括自动防过拟合、提升训练效率（节省30-80%计算资源）、简化调参过程。关键参数设置涉及patience（容忍轮次）、min_delta（最小改善阈值）和restore_best_weights（恢复最佳权重）。实现流程包括训练轮次监控、验证集评估和性能改善判断，通过U型曲线分析可直观理解其工作原理。

摘要：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型可理解格式的关键步骤，类比于食材烹饪过程。其核心包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征转换（标准化、分箱）、特征创造和特征选择。通过员工离职预测案例，展示了如何通过单变量分析（满意度、工作时长分布）、多变量分析（满意度与绩效关系）和业务分析（部门薪资组合）构建有效特征。特征工程能提升模型性能（如使用简单模型获得好效果）、增强可解释性（明确风险因素）并减少数据需求。

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本研究基于Python构建外卖配送及数据分析系统，结合Django、Vue和MySQL技术，实现配送路径优化、时效预测与用户行为分析，提升配送效率与服务质量，为平台科学决策提供支持。

如何让品牌被AI推荐？2025年，生成式引擎优化（GEO）取代传统SEO。通过构建权威内容库、用户导向创作、数据交叉验证与结构化输出，让AI主动引用你的品牌，抢占搜索心智入口。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 10 月】，涵盖 10 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。

京东商品详情API是京东开放平台的核心接口，提供实时、准确的商品信息获取服务。支持查询商品基础信息、价格库存、SKU规格及销量评价等120+字段，数据延迟≤30秒，单次最多查询200个SKU，适用于价格监控、库存管理等场景。采用HTTP/HTTPS请求，返回标准化JSON格式，便于集成，助力电商数据高效采集与应用。

当AI开始一本正经“胡说八道”，我们该怎么办？——聊聊大模型安全与反“幻觉”技术