掌握Edge Computing：开启下一代云计算时代
随着5G与物联网的发展，数据处理需求剧增。边缘计算作为新兴计算模式，通过在网络边缘处理数据，减少延迟、提高响应速度、减轻数据中心负担，展现出降低延迟、减少带宽消耗、提高数据处理能力和增强数据安全性的优势。本文探讨了边缘计算的概念、优势及开发实践，包括选择平台、优化数据流、实现容错设计、保障安全隐私及监控维护等方面，并介绍了其在工业自动化、智能交通和远程医疗等领域的应用案例，旨在帮助读者掌握边缘计算，迎接下一代云计算时代的到来。
数据挖掘/深度学习-高校实训解决方案
云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台，支持sso登录，多租户，大数据平台对接，notebook在线开发，拖拉拽任务流pipeline编排，多机多卡分布式训练，超参搜索，推理服务VGPU，边缘计算，serverless，标注平台，自动化标注，数据集管理，大模型微调，vllm大模型推理，llmops，私有知识库，AI模型应用商店，支持模型一键开发/推理/微调，支持国产cpu/gpu/npu芯片，支持RDMA，支持pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/spark/ray/volcano分布式，私有化部署。
25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架
大型语言模型（LLM）如GPT-4在自然语言处理（NLP）领域展现了卓越能力，但也存在知识截止、静态知识库和内存限制等局限。检索增强生成（RAG）通过集成检索机制，允许LLM动态访问和整合外部数据源，提高了生成响应的准确性、相关性和时效性。本文深入探讨了25种先进的RAG变体，每种变体都旨在优化检索和生成过程的特定方面，涵盖成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题，展示了RAG在提升NLP能力方面的多功能性和潜力。
边缘AI计算技术应用-实训解决方案
《边缘AI计算技术应用-实训解决方案》提供完整的实训体系，面向高校和科研机构的AI人才培养需求。方案包括云原生AI平台、百度AIBOX边缘计算硬件，以及8门计算机视觉实训课程与2门大模型课程。AI平台支持大规模分布式训练、超参数搜索、标注及自动化数据管理等功能，显著提升AI训练与推理效率。硬件涵盖多规格AIBOX服务器，支持多种推理算法及灵活部署。课程涵盖从计算机视觉基础到大模型微调的完整路径，通过真实商业项目实操，帮助学员掌握前沿AI技术和产业应用。
阿里云入选Gartner®分布式混合基础设施魔力象限
Gartner正式发布了《分布式混合基础设施魔力象限》（Magic Quadrant™ for Distributed Hybrid Infrastructure），阿里云在入选的中国厂商中于执行能力（纵轴）和愿景完整性（横轴）上均处在最高、最远的位置。
阿里云入选Gartner®分布式混合基础设施魔力象限
Gartner正式发布了《分布式混合基础设施魔力象限》（Magic Quadrant™ for Distributed Hybrid Infrastructure），全球共9家厂商入围，阿里云成功入选，位居利基者（Niche Players）象限。
边缘计算的挑战和机遇
讨论了边缘计算面临的挑战和机遇，包括数据安全、网络稳定性、实时性能、异构性兼容性问题，并探索了其在不同应用场景中的潜力和商业模式创新。