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。
SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务，除了要满足不同用户的各类需求，还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间，SLS SQL 团队做了大量的工作，对 SQL 引擎进行了全新升级，SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
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。
本文介绍了ECS和OSS的操作流程，分为两大部分。第一部分详细讲解了ECS的登录、密码重置、安全组设置及OSSUTIL工具的安装与配置，通过实验创建并管理存储桶，上传下载文件，确保资源及时释放。第二部分则聚焦于OSSFS工具的应用，演示如何将对象存储挂载为磁盘，进行大文件加载与模型训练，强调环境搭建（如Conda环境）及依赖安装步骤，确保实验结束后正确清理AccessKey和相关资源。整个过程注重操作细节与安全性，帮助用户高效利用云资源完成实验任务。
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。