聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障，介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案：包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview，这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色，尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此，该模型仍存在一些局限性，仍在学习和完善中。
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
对于众多开发者而言，Serverless 架构的核心优势在于其能够无缝集成多种云产品与组件，从而使得开发者可以更加专注于核心业务逻辑和创新。此外，Serverless 架构还提供了按量付费的灵活计费模式，进一步降低了资源成本。使用云应用开发平台 CAP，在 AI 领域，企业就可以专注于模型训练、算法优化等关键任务，让 AI 应用的开发、部署以及全生命周期的管理更加简单。可以预见 Serverless 技术将催生一系列创新且有趣的应用，而这些应用将不断拓展 AI 技术的边界。
本文介绍了阿里云百炼的CosyVoice语音合成大模型及其高并发调用优化方案。CosyVoice支持文本到语音的实时流式合成，适用于智能设备播报、音视频创作等多种场景。为了高效稳定地调用服务，文章详细讲解了WebSocket连接复用、连接池和对象池等优化技术，并通过对比实验展示了优化效果。优化后，机器负载降低，任务耗时减少，网络负载更优。同时，文章还提供了异常处理方法及常见问题解决方案，帮助开发者更好地集成和使用SDK。
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享，主题为“尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分：1) Serverless技术价值，介绍其发展趋势及优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨两者融合的应用场景；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，展示具体的技术实现和客户案例；4) 业务初期如何降低使用门槛，提供新用户权益和免费资源。通过这些内容，帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
在这个数字化时代，提供卓越的客户服务已成为企业脱颖而出的关键。为了满足这一需求，越来越多的企业开始探索人工智能（AI）助手的应用，以实现全天候（7x24）的客户咨询响应，全面提升用户体验和业务竞争力。本解决方案通过函数计算FC 和大模型服务平台百炼，为您提供一个高效便捷构建 AI 助手思路。
本文主要讲述在处理票据信息结构化提取任务时，如何结合OCR（光学字符识别）技术和多模态大模型Qwen-VL来提高票据信息提取的准确性和效率。