阿里云数据可视化产品DataV团队一直在三维交互领域进行前沿探索,为了解决LLMs与3D结合的问题,近期在虚幻引擎内结合通义千问大模型家族打造了一套基于LLM的实时可交互3D世界方案,通过自然语言来与引擎内的3D世界进行交互。
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分:第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点,如协议鸿沟、资源冲突和观测失明;第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案,包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性;第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程,确保十年代码无需重写,轻松实现智能化跃迁。
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务,并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力,构建稳定、高可用的大模型服务平台。
基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)
iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器,历经 13 载风雨,始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息,并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年,适逢 iLogtail 开源两周年的里程碑时刻,我们将回顾 iLogtail 的技术演进之路,领略其不断突破边界、引领可观测采集未来的创新力量。