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。
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。
阿里云云效是国内领先的一站式DevOps平台,提供代码全生命周期管理、智能化交付流水线及精细化研发管控,支持多种开发场景。本文详细介绍了从其他平台(如Coding)向云效迁移的完整方案,包括代码仓库、流水线、制品仓库及项目数据的迁移步骤,帮助用户实现高效、安全的平滑迁移,提升研发效率与协作能力。
大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
大模型不知不觉已经火了快一年了,拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而,最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果,我是说如果,能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话,是不是会让这一切更方便快捷?! 按照传统方案,我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤,甚至还需要自行开发很多代码,这样的准入门槛实在,太!高!啦! 而今天,我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台,无需任何代码开发,简单快捷,自动连接企业内部应用与外部应用或数据,搭建企业的自动化服务流程,帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
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。
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。