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。
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。
阿里云云速搭 CADT(Cloud Architect Design Tools)推出智能化升级——云小搭,一款基于大模型的 AI 云架构助手,致力于让每一位用户都能“动动嘴”就完成专业级云架构设计。
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版(以下简称ADB PG)的实际体验出发,介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务,并详细阐述ADB PG使用的优势技术,最后提供对应业务案例分析。
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新,围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括:1. 工具准备:安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备:创建工程目录,进入虚拟环境,配置阿里云凭证信息,配置ROSCDK。3. 代码编写:根据文档描述,编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码:执行ROS代码,创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说,本文通过简单的步骤,让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务,实现自动化部署和管理阿里云资源。
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务,在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大,很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档,但最终却流于纸面,难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢?对此,云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享,本文是他经验的文字总结。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。