当前，大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入，需要开放人员手动进行埋点，会存在一定问题。对此，可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案，能通过无侵入的方式实现应用监控能力。
得益于阿里云函数计算的产品能力，魔搭 SwingDeploy 后的模型推理 API 服务默认具备极致弹性伸缩（缩零能力）、GPU 虚拟化（最小 1GB 显存粒度）、异步调用能力、按用付费、闲置计费等能力，这些能力帮助算法工程师大大加快了魔搭开源模型投入生产的生命周期。
Spring AI Alibaba Graph 的核心开发已完成，即将发布正式版本。开发者可基于此轻松构建工作流、智能体及多智能体系统，功能丰富且灵活。文章通过三个示例展示了其应用：1) 客户评价处理系统，实现两级问题分类与自动处理；2) 基于 ReAct Agent 的天气预报查询系统，循环执行用户指令直至完成；3) 基于 Supervisor 多智能体的 OpenManus 实现，简化了流程控制逻辑并优化了工具覆盖度。此外，还提供了运行示例的方法及未来规划，欢迎开发者参与贡献。
这篇文章从双亲委派讲到了Class文件的加载，最后又绕回到双亲委派，看似有点绕，其实只有理解了Class的加载机制，才能更好的理解类似双亲委派这样的机制，否则只死记硬背一些空洞的理论，是无法起到由内而外的理解的。
本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性，一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发，学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看，这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求，如同城容灾、异地多活等。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
文章主要讲述了阿里云 ARMS 团队与程序语言与编译器团队合作研发的面向OpenTelemetry的Golang应用无侵入插桩技术解决方案，旨在解决Golang应用监控的挑战。
检索增强生成（RAG）结合检索与生成技术，利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型，前者计算文本向量表示，后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。