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安全防御四部曲-防护实践方案（多产品结合）
本篇内容为防护（Protection），检测（Detection），恢复（Recovery），响应（Response）实践方案四部曲之一，主要介绍如何结合多产品使用在阿里云国际站做好防护（Protection）部分的安全。
DeepSeek-V3 高效训练关键技术分析
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开，深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术，探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
MCP 的 AI 好搭档
本文介绍了MCP（模型上下文协议）及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出，通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离，解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程，并分析了其面临的挑战，如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案，提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后，文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程，帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
「迁移急救包」全云平台无缝迁移云效实操手册
阿里云云效是国内领先的一站式DevOps平台，提供代码全生命周期管理、智能化交付流水线及精细化研发管控，支持多种开发场景。本文详细介绍了从其他平台（如Coding）向云效迁移的完整方案，包括代码仓库、流水线、制品仓库及项目数据的迁移步骤，帮助用户实现高效、安全的平滑迁移，提升研发效率与协作能力。
【阅读十分钟，百分百成功】——通过大模型实现对客服回答的质量评估
本文章基于业务实践，总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验，为相似场景提供可行的借鉴方法。
【AAAI 2024】MuLTI：高效视频与语言理解
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。