青团社是国内领先的一站式灵活用工招聘服务企业，灵活用工行业的 Top1。青团社于 2013 年在杭州成立，业务已经覆盖全国，在行业深耕 10 年。我的分享将分为以下三部分：青团社架构演进的历程、青团社如何实现云原生、总结与展望。
通过阿里云的KMS产品针对文件或者证书文件进行签名验签，可以有效解决攻击者针对敏感文件、重要文件在传输过程中被篡改，其次可以实现证书双向认证过程中的证书合法性校验，真正做到传输链路安全。
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
本文来学习一个典型的物联网技术架构，以及在这个技术架构里面，消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面，对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别？学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT，是如何解决这些物联网技术难题的。
在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前，为了降低新版本发布带来的风险，期望能够先部署到灰度环境，用小部分业务流量进行全链路灰度验证，验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。
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。
MSE（微服务引擎）在微服务全链路灰度场景下提供了一套成熟的功能，支持内容规则和百分比规则的灰度路由策略。