历经 15 载，如今的飞天盘古系统已迭代至第三代，数千万行代码和 1,000 余项专利，从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进，更高效地让数据中心成为一台计算机。
SDCon 全球软件技术大会上，阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践，随着 AIGC 技术的发展，软件研发领域将迎来智能化的新高度，助力 DevOps 流程优化，提升研发效率和研发幸福感。
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
文章介绍了GPT-Sovits，一个开源的生成式语音模型，因其在声音克隆上的高质量和简易性而受到关注。阿里云函数计算（Function Compute）提供了一个快速托管GPT-Sovits的方法，让用户无需管理服务器即可体验和部署该模型。通过函数计算，用户可以便捷地搭建基于GPT-Sovits的文本到语音服务，并享受到按需付费和弹性扩展的云服务优势。此外，文章还列举了GPT-Sovits在教育、游戏、新能源等多个领域的应用场景，并提供了详细的步骤指导，帮助用户在阿里云上部署和体验GPT-Sovits模型。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。
今天，来自 Qwen1.5 开源家族的新成员，代码专家模型 CodeQwen1.5开源！CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化，拥有 7B 参数的模型，其拥有 GQA 架构，经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练，共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面，CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率，并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。
