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【实战干货】AI大模型工程应用于车联网场景的实战总结
本文介绍了图像生成技术在AIGC领域的发展历程、关键技术和当前趋势，以及这些技术如何应用于新能源汽车行业的车联网服务中。
AI Infra之模型显存管理分析
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后，发现显存占用一直上升，从未下降的现象，记录了排查过程。
计算巢AppFlow-如何在钉钉群实现智能答疑
随着大模型能力越来越强大，利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而，各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑，仅依靠大模型的通用能力是远远不够的，这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。
LISA微调技术解析：比LoRA更低的显存更快的速度
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写，由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术，可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右，而使用的技术方法却是非常简单。
剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
如何在通义灵码里使用 MCP 能力
通义灵码支持MCP工具使用，通过模型自主规划实现工具调用，深度集成魔搭MCP广场，涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式，适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具，完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法，助力开发者高效拓展AI编码能力。
基于 EventBridge 构筑 AI 领域高效数据集成方案
本文深入探讨了AI时代数据处理的变革与挑战，分析了事件驱动架构（EventBridge）在AI数据处理中的技术优势，并结合实践案例，展示了其在多源数据接入、向量数据库优化、智能数据转换等方面的应用价值。