云栖大会，10后编程少年用Qoder实现AI创意
云栖大会阿里云AI实训营迎来核桃编程的11-16岁少年创客。他们用Qoder快速开发出《小硕拍》健康识别工具、《FocusBuddy》专注助手、《通读书灵》知识图谱等作品，将生活灵感转化为真实应用，展现青少年用AI coding解决实际问题的创造力与责任感。
知更鸟 · relsent-bert-zh-large
知更鸟（relsent-bert-zh-large）是业界首个中文人际关系三维情感分析模型，可同步识别关系类型（7类）、情感极性（3类）与关系动态（亲近/稳定/疏远），平均F1达85.4%。ONNX轻量部署，支持多语言调用，开箱即用。
变更驱动回归测试：基于业务规则关联的用例选择与结果校验
本文探讨自动化回归测试中易被忽视的核心问题：需求变更后，用例仍按旧规则执行，导致覆盖失效、断言失准、路径过时。提出融合RAG、知识图谱与AI Agent的新范式，实现需求—测试资产动态关联、影响范围智能识别、边界用例精准生成及多维度结果校验，提升回归测试业务契合度与适应性。
告别无效咨询！高性价比推荐AI客服产品助力降本增效
本文剖析客服中70%–80%重复咨询造成的隐性成本黑洞，介绍阿里云瓴羊Quick Service智能客服平台：基于大模型与AI Agent技术，实现“能答”到“能办”的闭环执行，支持多模型接入、RAG知识融合、情绪识别分流，助力企业降本增效并提升转化。
AI搜索时代的GEO优化：从传统SEO到生成式引擎优化的技术实践
本文从生成式AI用户规模与搜索入口迁移切入，系统梳理了从传统SEO到GEO（生成式引擎优化）的技术演进。文章对比了两者在目标、技术路径与生态绑定上的核心差异，并逐一分析DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi、文心一言等主流AI平台的数据抓取逻辑与信源偏好。在此基础上，提出内容、技术、渠道、时效四个维度的GEO优化框架，介绍信源权重动态管理模型，并分享间接语料投喂、主动校准与平台投诉反馈等工程实践方法。
当大模型开始“翻书”：一篇讲透大模型检索的深度科普
大模型像一个博览群书但记忆模糊的学者。它能跟你聊哲学、写代码、编故事、介绍盾码无界，但你问它“我们公司上季度的销售数据是多少”，它只能礼貌地告诉你：我不知道。不是它不够聪明，而是它根本没“见过”这份数据。
于是，人们给它外挂了一个书架。需要时，让它自己去翻。这个动作，就是大模型检索。大模型检索（RAG）本质：它并非简单“搜索升级”，而是为概率性语言模型装配外部工作记忆，解决知识有损、滞后与长尾三大瓶颈。从语义向量检索到混合召回、多跳推理、可信引用，揭示其在认知与工程层面的深层挑战——检索不是消除幻觉，而是让模型学会在证据中负责任地判断。
自服务大数据治理如何加速数字化转型
数字经济时代，数字化转型不仅是战略举措，更是企业生存和业务模式的基础。但59%的受访高管表示，企业人员与大数据之间的鸿沟让转型困难重重。
中小企业如何应用大数据
大数据非大企专属，中小企业更需培养数据思维。本文解析大数据影响决策的三阶段演进，强调数据间关联的价值（如知识图谱），并提供五策：调研数据价值、厘清核心数据、虚拟人脉换数据、从小数据起步、赋权高管推动数据文化。
03 · 权重条带缓存与融合权重
本文介绍CUDA后端复用引擎strip-cache量化格式的优化方案：不新增量化产物，仅在设备端执行一次32×32分块转置，通过`col_off`融合Q/K/V权重至同一缓冲，并将权重上装成本从首次prefill前移至模型加载期；结合缓冲池管理与LRU驻留窗口，显著降低显存分配开销。
向量库为什么回答不了"为什么"
Semantica 是开源“图原生”决策基础设施，专解AI“为什么”之问：不靠LLM生成解释，而将决策、因果边、时间戳、置信度等作为一等公民写入可审计知识图谱，实现可追溯、可验证、可问责的确定性推理。
