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。
MCP Specification 在 2025-03-26 发布了最新的版本，本文对主要的改动进行详细介绍和解释
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。
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。