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Ganos H3地理网格能力解析与最佳实践
本文介绍了Ganos H3的相关功能，帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格，采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面，这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能，还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析，极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。
大模型推理优化实践：KV cache复用与投机采样
在本文中，我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略：多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现，并分享一些实现时的关键技巧。
Hologres RoaringBitmap在Lazada选品平台的最佳实践
Lazada选品平台包含全网商家、商品的圈选，通过Hologres RoaringBitmap能力帮助业务突破选品池20w大小限制，6000+选品池调度完成由12h下降至1h，单个选品池调度时间由90s下降至2s。
自媒体创作场景实践｜通义千问3 + MCP=一切皆有可能
本文介绍了通过MCP（Model Context Protocol）结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型，配合ComfyUI生成图像，并通过小红书等社交媒体发布内容，展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server，完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。 方案优势在于高可扩展性和易用性，但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战，推动MCP在更多领域落地。
Post-Training on PAI (4)：模型微调SFT、DPO、GRPO
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力，支持 监督微调（SFT）、偏好对齐（DPO）、强化学习微调（GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级，分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
AI开源框架：让分布式系统调试不再"黑盒"
Ray是一个开源分布式计算框架，专为支持可扩展的人工智能（AI）和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算，使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景，并构建了丰富而成熟的技术生态。
高并发架构设计三大利器：缓存、限流和降级
软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。本篇讨论高并发，从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。
阿里云百炼应用实践系列-AI助手快速搭建
本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力，以官方帮助文档为参考，搭建了一个以便全天候（7x24）回应客户咨询的AI助手，介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
