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从传统家电到智能生活，海尔智家的服务治理实践
海尔与阿里云的合作不仅推动了自身的技术革新和服务升级，更为整个智能家居行业树立了典范。在未来的发展道路上，双方将继续携手共进，共同迎接 AI 时代的到来，为全球用户创造更加美好的智慧生活。
MCP Server 实践之旅第 3 站：MCP 协议亲和性的技术解析
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体，解构基于 SSE 长连接通信模型，剖析会话亲和、优雅升级等关键技术，揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
基于 AI 网关和 llmaz，提升 vLLM 推理服务可用性和部署易用性的实践
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务，并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力，构建稳定、高可用的大模型服务平台。
Function AI 助力用户自主开发 MCP 服务，一键上云高效部署
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。
从零开始使用 ROS CDK 搭建云上解决方案
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括：1. 工具准备：安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备：创建工程目录，进入虚拟环境，配置阿里云凭证信息，配置ROSCDK。3. 代码编写：根据文档描述，编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码：执行ROS代码，创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说，本文通过简单的步骤，让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务，实现自动化部署和管理阿里云资源。
元象开源首个MoE大模型：4.2B激活参数，效果堪比13B模型，魔搭社区最佳实践来了
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。
一键云部署：资源编排 ROS 轻松部署文本转语音系统 ChatTTS
ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型，支持英中两种语言，训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案，用户只需在ROS控制台配置模板参数，如区域和实例类型，即可完成部署。部署后，从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用，提高了部署效率和稳定性。
