本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。
在 2024 年春节前夕，修正电商事业部面临了前所未有的技术挑战，修正将参与春晚的全民健康好礼派发的活动，且在央视及各大平台进行广告投放，预计流量激增至 16 亿，系统需要承载保底 5 万 QPS，目标 10 万 QPS。修正技术团队迫切需要升级 APP 架构以应对即将到来的超高并发场景。这一挑战不仅是对技术的考验，更是对修正品牌实力的一次展示。为了应对这次巨大的技术挑战，修正技术团队选择与阿里云云原生团队合作，进行 APP 架构的升级。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用，该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查，主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题，点击本文查看论文详解。
从 2008 年开始，我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设，如今，审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题，依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序，把每个 DevOps 系统的特点，诞生的背景，以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍，同时，我们也会以今天的视角再次审视这些问题，来看下同样的问题，经过十几年的发展，解决方案上有哪些不同。
今天，来自 Qwen1.5 开源家族的新成员，代码专家模型 CodeQwen1.5开源！CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化，拥有 7B 参数的模型，其拥有 GQA 架构，经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练，共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面，CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率，并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。
