YODA(Yitian Optimal Development Assistant，倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移，大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间，使得客户更加专注于应用本身算法的优化，协同客户实现降本增效。
本文旨在介绍钉钉 Android 团队死循环检测工具建设的思路和典型案例的修复历程。希望通过此次分享，对同样面临类似死循环问题的团队能够有所启发。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统，能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪，需要解决三个难题：链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪，快来查看转发吧~
在数字化转型的大潮中，云计算成为推动创新和优化业务流程的关键力量。作为阿里巴巴集团的核心产品之一，函数计算（Function Compute）引领着 Serverless 计算的新时代。本文将深入探讨函数计算如何通过技术革新实现提效降本，以及其在 AI 业务、数据处理和 Web 应用等多个领域的广泛应用。
本文介绍了Serverless的发展历程及SAE（Serverless Application Engine）产品。首先，回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程，并解释了Serverless的核心特点：无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着，详细介绍了SAE的功能与优势，包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量，辅以请求数和流量计费，用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后，通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例，展示了SAE在不同行业的应用效果。
当前，函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下，函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用，并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用，并快速解决不同场景下的模型存储选型问题，本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析，以期为您的模型存储决策提供帮助。
云上托管 MCP 搭建 AI Agent 将成为趋势。函数计算 FC 目前已经支持开源 MCP Server 一键托管，欢迎体验。
本文介绍了为何需要WolframAlpha及其在解决大语言模型“幻觉”问题上的优势。大型语言模型如GPT-4虽在自然语言处理方面表现出色，但在科学与数学问题上常出错。WolframAlpha凭借其强大的计算能力和广泛的知识库，能准确处理复杂问题。Higress MCP市场已上线WolframAlpha LLM API，支持多种调用方式，并提供每月10次免费试用。配置流程包括获取API工具、安装Lobechat及配置Higress MCP插件。测试案例显示，WolframAlpha在数学推理、日常计算和图像绘制等方面表现优异，未来结合更多服务将推动AI技术发展。