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万字干货｜复杂表格多Agent方案：从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
AI经营｜多Agent择优生成商品标题
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。
现身说法，AI小白的大模型学习路径
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。
DeepSeek-V3 高效训练关键技术分析
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开，深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术，探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
为大模型工程提效，基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案，随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节，最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
Higress 重磅更新：AI 能力全面开源，云原生能力再升级
Higress 最新的 1.4 版本基于为通义千问，以及多家云上 AGI 厂商客户提供 AI 网关的积累沉淀，开源了大量 AI 原生的网关能力。同时也在 Ingress、可观测、流控等云原生能力上做了全方位升级。
新场景、新能力，AI-native 时代的可观测革新
借助 AI-native 可观测解决方案，阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力，帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
跟着iLogtail学习容器运行时与K8s下日志采集方案
iLogtail 作为开源可观测数据采集器，对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持，本文跟随 iLogtail 的脚步，了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
白话文讲解大模型｜ Attention is all you need
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。
