作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农,做一个有思想的程序员!》的文章。本文作为续篇,从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点,深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务,赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力,提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
阿里云 ARMS 用户体验监控(RUM)推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发,支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能,能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单,只需几步即可将 SDK 接入项目中,为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容,旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手,并通过不同的渠道(如网站、钉钉、微信公众号等)发布这些应用。
政采云基础架构团队技术专家朱海峰介绍了业务网关项目的背景和解决方案。
大模型性能的持续提升,进一步挖掘了 RAG 的潜力,RAG 将检索系统与生成模型相结合,带来诸多优势,如实时更新知识、降低成本等。点击本文,为您梳理 RAG 的基本信息,并介绍提升大模型生成结果的方法,快一起看看吧~
下述报告主要整理自各大网站发布的对 2025 年可观测趋势的预测,作者合并同类项汇总 10 个共性的趋势,欢迎大家一起讨论。
在数字化时代,线上购物已成为消费者生活中不可或缺的消费方式,而消费者的购物习惯和需求逐渐呈现多样化的趋势,为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求,本方案将详细介绍如何基于商品内容构建一个智能商品导购助手。