关于大模型的一些知识
大模型是人工智能领域的重要突破，具有海量参数和强大学习能力，能处理语言、图像等多种信息。通过预训练、微调及人类反馈优化，其在多个领域实现广泛应用，如通义千问、通义万相等，极大提升了工作与生活效率。
MyEMS：ISO 50006 标准下的开源能源管理利器
MyEMS 是一款专为符合 ISO 50006 标准打造的开源能源管理系统，具备实时数据采集、智能指标管理、多维能耗分析及动态基线调整等功能。系统兼容性强，支持电、水、气等多种能源类型监控，并提供可视化能流图与专业报告生成功能。其开源特性使企业可灵活定制应用，适用于制造业、建筑、园区等多样化场景。部署成本低、扩展性强，助力企业实现高效节能管理，年节能可达 5%-20%，显著提升能源管理效率与合规水平。
如何在 Elasticsearch 中构建你的智能 AI 助手？
随着微服务、容器化和云原生架构的发展，系统日志量呈指数增长。传统人工排查和固定规则告警方式已难以应对，导致日志查不准、异常发现慢等问题，影响系统稳定性和运维效率。本文介绍如何基于 Elasticsearch 构建具备自然语言理解、异常检测和安全威胁识别能力的智能运维 AI 助手，帮助将 Elasticsearch 从“日志仓库”升级为“智能决策中枢”，提升运维智能化水平与操作效率。
性能最高提升7倍？探究大语言模型推理之缓存优化
本文探讨了大语言模型（LLM）推理缓存优化技术，重点分析了KV Cache、PagedAttention、Prefix Caching及LMCache等关键技术的演进与优化方向。文章介绍了主流推理框架如vLLM和SGLang在提升首Token延迟（TTFT）、平均Token生成时间（TPOT）和吞吐量方面的实现机制，并展望了未来缓存技术的发展趋势。
AI邂逅青年科学家，大模型化身科研“搭子”
2025年6月30日，首届魔搭开发者大会在北京举办，涵盖前沿模型、MCP、Agent等七大论坛。科研智能主题论坛汇聚多领域科学家，探讨AI与科研融合的未来方向。会上展示了AI在药物发现、生物计算、气候变化、历史文献处理等多个领域的创新应用，标志着AI for Science从工具辅助向智能体驱动的范式跃迁。阿里云通过“高校用云”计划推动科研智能化，助力全球科研创新。
如何在 Elasticsearch 中构建你的智能 AI 助手？
本文将带你探索一种全新的思路：如何基于 Elasticsearch 快速构建一个具备自然语言理解能力、异常检测和安全威胁识别能力的智能运维 AI 助手 。文章会围绕实际部署流程、关键技术点和典型应用场景展开，帮助你把 Elasticsearch 从“日志仓库”升级为“智能决策中枢”。