Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台,旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.2版本中,Dataphin敏捷版上线助力企业打造轻量版数据中台,打通数据资产管理和消费,陪伴企业迈入数据高价值应用新阶段。
通义灵码Project Rules是一种针对AI代码生成的个性化规则设定工具,旨在解决AI生成代码不精准或不符合开发者需求的问题。通过定义编码规则(如遵循SOLID原则、OWASP安全规范等),用户可引导模型生成更符合项目风格和偏好的代码。例如,在使用阿里云百炼服务平台的curl调用时,通义灵码可根据预设规则生成Java代码,显著提升代码采纳率至95%以上。此外,还支持技术栈、应用逻辑设计、核心代码规范等多方面规则定制,优化生成代码的质量与安全性。
通义灵码支持MCP工具使用,通过模型自主规划实现工具调用,深度集成魔搭MCP广场,涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式,适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具,完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法,助力开发者高效拓展AI编码能力。
针对Springboot里面使用开源工具使用加解密,替换成阿里云KMS产品进行加解密;
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则,进而引入如何去编写一个好的单元测试,通义灵码是如何快速生成单元测试的。
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。
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。