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进行GPU算力管理
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下，对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战，GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
在IDEA中借助满血版 DeepSeek 提高编码效率
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型，新增Qwen2.5-Max和QWQ模型，支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B，在数学、代码及通用能力上表现卓越，性能媲美DeepSeek-R1，且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查，大幅提升开发效率。跨语言编程示例中，成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本，2.0支持多款模型，丰富上下文类型，具备多文件修改能力。总结显示，AI程序员生成代码准确度高，但需参考现有工程风格以确保一致性，错误排查功能强大，适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
结合多模态RAG和异步调用实现大模型内容
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括：通过多模态RAG技术实现图片查重，结合异步调用方法优化货损识别功能。
理工科 MCP Server 神器，补足人工智能幻觉短板
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。
JSON 日志分析的“正确姿势”：阿里云 SLS 高效实践指南
JSON 日志因灵活易扩展而广泛应用，但其海量数据也带来分析挑战。本文系统介绍阿里云日志服务（SLS）中处理 JSON 日志的最佳实践，涵盖数据预处理、索引配置、JSON 函数使用及 SQL 智能生成，助你高效挖掘日志价值。
Function AI 助力用户自主开发 MCP 服务，一键上云高效部署
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。
PolarDB-X 企业级特性之行级访问权限控制
本文介绍PolarDB-X数据库实现了基于标签的访问控制功能，可以在行、列级别对数据访问进行控制，精细化的限制用户对数据的访问和操作，保证了读写数据的安全。下文根据实际应用场景，介绍PolarDB-X的LBAC功能设计以及使用方法。
MSE Nacos，解决敏感配置的安全隐患
本文向大家介绍，MSE Nacos 是如何解决敏感配置的安全隐患，并提供使用 MSE Nacos 加解密敏感配置的最佳实践。
深度剖析 RocketMQ 5.0，IoT 消息：物联网需要什么样的消息技术？
本文来学习一个典型的物联网技术架构，以及在这个技术架构里面，消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面，对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别？学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT，是如何解决这些物联网技术难题的。