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OpenAI 宕机思考丨Kubernetes 复杂度带来的服务发现系统的风险和应对措施
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利，但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单，在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性，对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
MCP Server 实践之旅第 3 站：MCP 协议亲和性的技术解析
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体，解构基于 SSE 长连接通信模型，剖析会话亲和、优雅升级等关键技术，揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
更优性能与性价比，从自建 ELK 迁移到 SLS 开始
本文介绍了 SLS 基本能力，并和开源自建 ELK 做了对比，可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
LISA微调技术解析：比LoRA更低的显存更快的速度
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写，由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术，可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右，而使用的技术方法却是非常简单。
通义灵码：AI 研发趋势与效果提升实践丨SDCon 全球软件技术大会演讲全文整理
SDCon 全球软件技术大会上，阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践，随着 AIGC 技术的发展，软件研发领域将迎来智能化的新高度，助力 DevOps 流程优化，提升研发效率和研发幸福感。
【实战干货】AI大模型工程应用于车联网场景的实战总结
本文介绍了图像生成技术在AIGC领域的发展历程、关键技术和当前趋势，以及这些技术如何应用于新能源汽车行业的车联网服务中。
不断突破极致：SPL新版数据加工能力焕新登场
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡，更将性能调优和场景适配做到了极致，解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块，SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力，为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
