类目筛选
人人都是AI大师 - Prompt工程
prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。
一站式链路追踪：阿里云的端到端解决方案
端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统，能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪，需要解决三个难题：链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪，快来查看转发吧~
AI经营｜多Agent择优生成商品标题
商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一，本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材，提升商品竞争力。
智能调度、秒级弹性｜一文带你探索Compaction Service的进化之路
ADB MySQL的Compaction Service功能通过将Compaction任务从存储节点解耦至独立的弹性资源池执行，解决了资源隔离性弱、并发度低等问题，实现了资源消耗降低50%，任务执行时间平均减少40%，并支持按量付费，提升了系统的稳定性和成本效益。
性能提升利器｜PolarDB- X 超详细列存查询技术解读
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案，以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享，主题为“尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分：1) Serverless技术价值，介绍其发展趋势及优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨两者融合的应用场景；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，展示具体的技术实现和客户案例；4) 业务初期如何降低使用门槛，提供新用户权益和免费资源。通过这些内容，帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
进行GPU算力管理
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下，对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战，GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
通过 MCP 构建企业级数据分析 Agent
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP（模型上下文协议）标准化接口，解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力，支持实时数据接入和湖仓一体分析；函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境；Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground，实现高效的服务化部署，帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent，优化数据分析流程并降低成本。