《Unity渲染实战宝典：突破平台限制的优化策略》
本文聚焦Unity渲染的核心优化逻辑，深入解构渲染管线、材质系统、光照阴影、后处理、纹理资源及管线适配六大关键环节。针对开发者易陷入的参数堆砌误区，结合不同平台硬件特性，提出“分层适配”“视觉欺骗”“精准裁剪”等实战策略—如动态平衡实时光源与烘焙光照、精简Shader冗余变体、分级配置后处理效果、优化纹理分辨率与压缩格式。
PAIFuser：面向图像视频的训练推理加速框架
阿里云PAI推出PAIFuser框架，专为视频生成模型设计，通过模型并行、量化优化、稀疏运算等技术，显著提升DiT架构的训练与推理效率。实测显示，推理耗时最高降低82.96%，训练时间减少28.13%，助力高效低成本AI视频生成。
ModelScope 模型一键上线？FunModel 帮你 5 分钟从零到生产
FunModel 依托 Serverless + GPU，天然提供了简单，轻量，0 门槛的模型集成方案，给个人开发者良好的玩转模型的体验，也让企业级开发者快速高效的部署、运维和迭代模型。在阿里云 FunModel 平台，开发者可以做到：模型的快速部署上线：从原来的以周为单位的模型接入周期降低到 5 分钟，0 开发，无排期；一键扩缩容，让运维不再是负担：多种扩缩容策略高度适配业务流量，实现“无痛运维”。
《Unity优化指南：直击引擎本质的非典型技术路径》
本文聚焦Unity开发中突破性能瓶颈的深层技术逻辑，跳出常规优化思维，从引擎底层运行本质出发，解构资源导入管线、渲染管线协同、内存与缓存联动、多平台适配重构、逻辑架构设计、调试与性能监控六大核心维度。文章摒弃表层API应用，深入剖析各模块隐性关联与协同规律，提供非典型优化路径——从资源导入的标准化适配，到渲染各阶段的高效联动，再到内存数据的结构化布局、跨平台的底层适配、架构的解耦扩展及进阶调试监控方案。通过系统性的底层认知与实操思路，帮助开发者跳出"单点优化"困境，解决性能波动、兼容性故障等核心痛点，实现项目性能与体验的双重突破，为Unity进阶开发提供深度技术指引。
《服务器行为规范》实施细则（第一版）
《服务器成精鉴定指南》以幽默笔调规范机房行为：严禁用手机摸鱼、违规支架，违者断电、支教或通报；发现拟人化、跨兴趣、身份错乱等“成精”迹象，分级处置并引导正向发展，兼顾纪律与创意。（238字）
容器市场高速增长，阿里云连续3年蝉联第一
国际数据机构IDC发布《中国容器市场份额，2024：从云原生到AI原生》最新报告，2024年中国容器市场整体市场规模增长46.7%。其中，阿里云以26.6%的占比稳居第一，市场份额超过二、三名总和，连续3年蝉联榜首。
不懂 Attention 不算懂 AI？十大奠基论文（一）：一文读懂《Attention Is All You Need》
摘要 《Attention Is All You Need》论文开创性地提出Transformer架构，彻底改变了自然语言处理领域的技术路径。该论文解决了传统RNN/CNN模型的三大痛点：通过自注意力机制实现全局语义捕捉，摆脱了序列处理的低效性；多头注意力设计支持并行计算，大幅提升训练效率；缩放点积注意力有效解决长距离依赖问题。Transformer的核心创新包括：1）完全基于注意力机制取代循环结构；2）编码器-解码器堆叠架构；3）残差连接和层归一化优化训练稳定性。这一架构为GPT、BERT等大模型奠定了基
《C++在量化、KV缓存与推理引擎的深耕》
本文聚焦C++在LLM底层优化中的核心实践与技术突破，围绕量化部署、异构计算、高并发处理、KV缓存管理、推理引擎构建、大规模服务部署六大关键场景展开。文章结合实际优化案例，揭示C++如何通过极致的底层控制权，破解LLM落地中的核心瓶颈：自定义混合精度量化策略平衡精度与性能，构建异构硬件协同逻辑突破传输壁垒，以连续批处理技术提升高并发吞吐量，重构KV缓存架构降低内存占用并扩展上下文长度，定制轻量化推理引擎剔除冗余开销，搭建鲁棒架构保障大规模服务稳定运行。