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让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud
本文从“空间”这一维度，聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸，以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力，并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。
【实战干货】AI大模型工程应用于车联网场景的实战总结
本文介绍了图像生成技术在AIGC领域的发展历程、关键技术和当前趋势，以及这些技术如何应用于新能源汽车行业的车联网服务中。
【ECS最佳实践】ECS+RDS构建云服务器主动防御系统部署开源蜜罐系统Hfish及ECS周边功能测试
我已经是阿里云ECS产品的老用户了，阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑，这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建，并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。
FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
深度｜大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
白话文讲解大模型｜ Attention is all you need
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档，我们期望为读者提供一个全面的理解，帮助大家掌握大模型的工作原理，增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
