XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
在这个数字化时代，提供卓越的客户服务已成为企业脱颖而出的关键。为了满足这一需求，越来越多的企业开始探索人工智能（AI）助手的应用，以实现全天候（7x24）的客户咨询响应，全面提升用户体验和业务竞争力。本解决方案通过函数计算FC 和大模型服务平台百炼，为您提供一个高效便捷构建 AI 助手思路。
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。
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第七篇，基于MaxCompute 多租的大数据平台架构。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。
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。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型，新增Qwen2.5-Max和QWQ模型，支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B，在数学、代码及通用能力上表现卓越，性能媲美DeepSeek-R1，且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查，大幅提升开发效率。跨语言编程示例中，成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本，2.0支持多款模型，丰富上下文类型，具备多文件修改能力。总结显示，AI程序员生成代码准确度高，但需参考现有工程风格以确保一致性，错误排查功能强大，适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
通义灵码支持MCP工具使用，通过模型自主规划实现工具调用，深度集成魔搭MCP广场，涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式，适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具，完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法，助力开发者高效拓展AI编码能力。
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
