Qwen3 Coder 是全球领先的开源编程大模型,具备强大的代码生成能力与1M超长上下文支持,适用于构建复杂应用。本文通过实际案例展示其在电商网站开发中的应用,并详解提示词设计、技术拆解与部署方案,探讨Agentic AI落地的挑战与经验。
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能:RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成的能力,本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
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。
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。