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。
本文主要就Dubbo应用如何接入服务网格、获得各项云原生能力进行了探讨，并提出了最佳实践以及过渡两种实践场景。我们首先推荐您使用Dubbo社区提供的最佳实践场景来接入服务网格，在必要时可以通过过渡方案来向最佳实践方案逐步实现过渡。
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。
WordPress 是流行的开源CMS，阿里云的ROS（Resource Orchestration Service）提供模板化部署服务，简化云上环境如VPC、ECS、MySQL的创建。用户可通过ROS控制台选择模板一键部署WordPress，配置包括实例区、类型、系统盘及密码等参数。ROS模板定义了资源、参数和输出，自动处理依赖关系，实现云资源和应用的自动化部署。通过ROS，用户可以高效管理和更新整个资源栈，实现快速、可靠的云服务部署。
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案，并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道，这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时，我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略，这种策略可以基于统一的流量匹配规则，将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
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。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
