本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。
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。
商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一，本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材，提升商品竞争力。
本文介绍了OLAP分析在大数据分析中的位置，分析并介绍目前大数据OLAP遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题，解析阿里云Hologres是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践，介绍阿里云Hologres弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新。
本方案将运用函数计算 FC，构建一套高可用性的 Web 服务，以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时，系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务，百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务，对文本数据进行智能识别与解析，最终将总结结果返回给用户。
阿里云数据可视化产品DataV团队一直在三维交互领域进行前沿探索，为了解决LLMs与3D结合的问题，近期在虚幻引擎内结合通义千问大模型家族打造了一套基于LLM的实时可交互3D世界方案，通过自然语言来与引擎内的3D世界进行交互。
为了展现 LoongCollector 的卓越性能，本文通过纵向（LoongCollector 与 iLogtail 产品升级对比）和横向（LoongCollector 与其他开源日志采集 Agent 对比）两方面对比，深度测评不同采集 Agent 在常见的日志采集场景下的性能。
接下来，人与智能体的交互将变得更为紧密，比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的，从依赖人类到依赖超大规模算力的转变，可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力，这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量，是否可以缩短研发周期并提高效率，还有创造出更优质的软件并持续发展，这无疑是肯定的。
在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。
