SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台:“我们希望让用户做的更少而收获更多,通过 Serverless 化,深度用云就像用水电煤一样简单”。
在本文中,作者介绍了 Lingma SWE-GPT,一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开,深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术,探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。
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。
本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
阿里商旅作为飞猪旅行旗下面向企业客户的数字化差旅解决方案产品,依托飞猪旅行机票、酒店供应链为企业客户提供一站式的机票、酒店、火车票、用车等预订管控及结算票据服务。阿里商旅不仅是集团欢行的供应商,而且近几年在商业化差旅市场上崭露头角,服务了2万+中大型客户,43万+小微企业。