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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。
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。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件，实现图数据和向量数据的统一存储与检索，提升了RAG系统的性能和效果。
阿里云开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba
近期，阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba（项目 Github 仓库地址：alibaba/spring-ai-alibaba），Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性，并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
探索大型语言模型LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
通义灵码 + 魔搭MCP：全流程构建创空间应用
最近，通义灵码上线 MCP（ModelScope Cloud Platform）功能，从之前代码生成及修改的基础功能，到可以使用MCP服务连接更多功能，开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署
探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法
文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
基于开源框架Spring AI Alibaba快速构建Java应用
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba，提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
