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Function AI 助力用户自主开发 MCP 服务，一键上云高效部署
在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。
面向全栈可观测的分布式链路追踪
全栈可观测App提供了一套完整的分析工具，从数据统计分析能力到数据关联，再到具备智能化和自动化特性的相关工具，以解决人们在可观测性方面所遇到的问题。未来，我们将持续提供更加丰富和强大的分析工具来满足用户的需求。
【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。
AI时代数据湖实践
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖，通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值，以及用户在使用中的最佳实践。
白话文讲解大模型｜ Attention is all you need
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档，我们期望为读者提供一个全面的理解，帮助大家掌握大模型的工作原理，增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
大模型推理服务全景图
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
MCP Server On FC之旅2: 从0到1-MCP Server市场构建与存量OpenAPI转MCP Server
本文介绍了将社区主流STDIO MCP Server一键转为企业内可插拔Remote MCP Server的方法，以及存量API智能化重生的解决方案。通过FunctionAI平台模板实现STDIO MCP Server到SSE MCP Server的快速部署，并可通过“npx”或“uvx”命令调试。同时，文章还探讨了如何将OpenAPI规范数据转化为MCP Server实例，支持API Key、HTTP Basic和OAuth 2.0三种鉴权配置。该方案联合阿里云百练、魔搭社区等平台，提供低成本、高效率的企业级MCP Server服务化路径，助力AI应用生态繁荣。