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Modelscope结合α-UMi：基于Modelscope的多模型协作Agent
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。
FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践
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。
基于CEN-TR实现多种云上组网方案
基于CEN-TR可以实现灵活地组网方案，在面向不同客户业务场景可以选择不同的组网策略。本文介绍了从最简单的VPC互联到各种复杂的组网方案，适用于不同规模企业在网络组网这块的需求。
阿里云全球跨地域网络互通方案
随着企业客户上云的深入，越来越多的客户会选择在阿里云全球region多地部署其企业业务系统，以便其全球化业务的迅速开展。阿里云在云上有非常丰富云网络产品，来协助企业客户在全球region迅速构建云上多个地域的互联互通，帮忙企业客户快速实现业务上线。本章节为您介绍如何使用云企业网转发路由器CEN-TR（Transit Router），来实现客户本地多个不同城市数据中心IDC（Internet Data Center）和云上VPC跨地域互通互联。
Spring Cloud Alibaba 集成分布式定时任务调度功能
Spring Cloud Alibaba 发布了 Scheduling 任务调度模块 [#3732]提供了一套开源、轻量级、高可用的定时任务解决方案，帮助您快速开发微服务体系下的分布式定时任务。
DeepSeek-V3 高效训练关键技术分析
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。
简单几步，钉钉机器人秒变通义千问对话机器人
大模型不知不觉已经火了快一年了，拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而，最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果，我是说如果，能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话，是不是会让这一切更方便快捷？！ 按照传统方案，我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤，甚至还需要自行开发很多代码，这样的准入门槛实在，太！高！啦！ 而今天，我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台，无需任何代码开发，简单快捷，自动连接企业内部应用与外部应用或数据，搭建企业的自动化服务流程，帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
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。