本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。
采用传统硬盘搭建存储方案,看起来成本低廉,但是再加上各种附加因素后却大幅攀升,而云存储厂商通常提供基于订阅的定价模型、一些免费服务和一定的折扣。现在,我们就来了解一下如何更省钱地使用云存储。
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档,我们期望为读者提供一个全面的理解,帮助大家掌握大模型的工作原理,增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
在本文中,作者介绍了 Lingma SWE-GPT,一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
阿里云数据可视化产品DataV团队一直在三维交互领域进行前沿探索,为了解决LLMs与3D结合的问题,近期在虚幻引擎内结合通义千问大模型家族打造了一套基于LLM的实时可交互3D世界方案,通过自然语言来与引擎内的3D世界进行交互。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
在 AI 与云原生融合的趋势下,开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP(模型上下文协议)提供统一的交互规范,简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云,提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式,助力开发者高效部署智能服务,实现快速迭代与云端协同。