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ACK AI Profiling：从黑箱到透明的问题剖析
本文从一个通用的客户问题出发，描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查，最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析，从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。
通义灵码用户说 | 编程智能体+MCP加持，秒查附近蜜雪冰城
通义灵码现已全面支持Qwen3，新增智能体模式，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可端到端完成编码任务。支持问答、文件编辑、智能体多模式自由切换，结合MCP工具与记忆功能，提升开发效率。AI IDE重构编程流程，让开发更智能高效。
MaxCompute ODPS重装上阵：PIVOT/UNPIVOT
MaxCompute推出新语法 - PIVOT/UNPIVOT：通过PIVOT关键字基于聚合将一个或者多个指定值的行转换为列；通过UNPIVOT关键字可将一个或者多个列转换为行。以更简洁易用的方式满足行转列和列转行的需求，简化了查询语句，提高了广大大数据开发者的生产力。
分布式锁实现原理与最佳实践
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台
阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台
【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。
元象开源首个MoE大模型：4.2B激活参数，效果堪比13B模型，魔搭社区最佳实践来了
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。