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大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
阿里云 SLS 多云日志接入最佳实践：链路、成本与高可用性优化
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS)，解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent（iLogtail/LoongCollector）在海外场景的应用，推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案，包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等，并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导，帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
不懂 PromQL，AI 智能体帮你玩转大规模指标数据分析
PromQL AI 智能体上线。本文将从自然语言生成 PromQL 实践视角，探讨如何构建知识库、与大模型进行交互、最终生成符合需求的 PromQL 语句。本文还介绍了在 MCP 和云监控控制台下使用 AI 智能体的用例。
云速搭 AI 助理发布：对话式生成可部署的阿里云架构图
阿里云云速搭 CADT（Cloud Architect Design Tools）推出智能化升级——云小搭，一款基于大模型的 AI 云架构助手，致力于让每一位用户都能“动动嘴”就完成专业级云架构设计。
【AAAI 2024】MuLTI：高效视频与语言理解
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
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。
现身说法，AI小白的大模型学习路径
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。