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使用 Higress 快速构建 AI 应用
Higress 基于企业内外的丰富场景沉淀了众多面向 AI 的功能，推出了 AI 原生的 API 网关形态并且全部开源。
告别头文件，编译效率提升 42%！C++ Modules 实战解析 | 干货推荐
本文中，阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境，讲解模块相比传统头文件有哪些优势，并通过若干个例子，学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。
AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
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。
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
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。
极氪汽车云原生架构落地实践
随着极氪数字业务的飞速发展，背后的 IT 技术也在不断更新迭代。极氪极为重视客户对服务的体验，并将系统稳定性、业务功能的迭代效率、问题的快速定位和解决视为构建核心竞争力的基石。
通义灵码用户说 | 编程智能体+MCP加持，秒查附近蜜雪冰城
通义灵码现已全面支持Qwen3，新增智能体模式，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可端到端完成编码任务。支持问答、文件编辑、智能体多模式自由切换，结合MCP工具与记忆功能，提升开发效率。AI IDE重构编程流程，让开发更智能高效。