大模型推动客服智能化演进，从规则引擎到RAG，再到AI原生智能体。通过构建“评估-诊断-优化”闭环的运营Agent，实现对话效果自动化评测与持续优化，显著提升服务质量和效率。
本项目基于通义万相AIGC模型，为社交APP打造“真人变身跳舞动漫仙女”特效视频生成功能。通过LoRA微调与全量训练结合，并引入Sage Attention、TeaCache、xDIT并行等优化技术，实现高质量、高效率的动漫风格视频生成，兼顾视觉效果与落地成本，最终优选性价比最高的wan2.1 lora模型用于生产部署。（239字）
本文介绍了如何通过alibaba-cloud-ops-mcp-server和MCP（Model Context Protocol）实现AI助手对阿里云资源的复杂任务操作。内容涵盖背景、准备步骤（如使用VS Code与Cline配置MCP Server）、示例场景（包括创建实例、监控实例、运行命令、启停实例等），以及支持的工具列表和参考文档。借助这些工具，用户可通过自然语言与AI助手交互，完成ECS实例管理、VPC查询、云监控数据获取等运维任务，实现高效“掌上运维”。
本文记录了一次从灵光一现到快速落地的 AI + 地图服务实践，通过结合 Cursor 与高德 MCP 地图服务平台，作者仅用几个小时就实现了一个可交互、可筛选、可推荐的杭州美食地图应用。
本文主要介绍Google于2025年4月9日发布的Agent2Agent Protocol（简称“A2A”），这是一个旨在促进不同类型智能体（Agent）之间高效沟通与协作的开放协议。
在 AI 时代，若你还在紧盯代码量、执着于全栈工程师的招聘，或者仅凭技术贡献率来评判价值，执着于业务提效的比例而忽略产研价值，你很可能已经被所谓的“常识”困住了脚步。
在大模型推理迈向“智能体时代”的今天，KVCache 已从性能优化手段升级为系统级基础设施，“显存内缓存”模式在长上下文、多轮交互等场景下难以为继，而“以存代算”的多级 KVCache 架构虽突破了容量瓶颈，却引入了一个由模型结构、硬件平台、推理引擎与缓存策略等因素交织而成的高维配置空间。如何在满足 SLO（如延迟、吞吐等服务等级目标）的前提下，找到“时延–吞吐–成本”的最优平衡点，成为规模化部署的核心挑战。
