Serverless AI 原生架构破局「三高」困境
在 AI 大模型浪潮席卷全球的今天，企业纷纷加速拥抱 AI，推动智能客服、内容生成、流程自动化等场景快速落地。然而，许多企业在实践中却遭遇了“三高困境”——成本高、复杂度高、风险高。Serverless AI 原生架构不仅是技术演进，更是企业智能化转型的关键基础设施。它让开发者聚焦业务逻辑，让企业告别“基建焦虑”，让 AI 真正“飞入寻常百姓家”。
AI 原生应用开发实战营·京沪双城回顾 & PPT 下载
近日，阿里云AI原生应用开发实战营 · 北京站&上海站圆满落幕。继深圳、杭州、成都等城市之后，这两场活动吸引了250+名技术从业者深度参与。活动聚焦 AI Agent 领域的前沿技术与落地实践，深度分享AI Agent 架构趋势和演进、AI 开放平台、AI应用运行时、AI应用托管、大模型可观测&AIOps、异步化的Agent事件驱动等热门技术议题，并设置了动手实操环节。
从 Transform 到 Transformer，用 EventBridge 与百炼构建实时智能的 ETL 数据管道
作为数据处理领域的经典模式，ETL（Extract-Transform-Load）通过提取、转换、加载三个步骤，高效地处理着各类结构化数据。然而，面对 AI 时代海量、异构、实时的“数据洪流”，传统 ETL 链路，尤其是其核心的转换（Transform）环节，正面临严峻挑战。本文将从一个初级开发者也能理解和上手的视角，探讨 AI 时代的数据处理新范式：如何利用基于 Transformer 架构的大语言模型（LLM）重塑传统数据处理中的转换（Transform）环节，并结合事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA），为 AI 数据处理链路“注入实时智能”。
助力企业构建 AI 原生应用，函数计算 FunctionAI 重塑模型服务与 Agent 全栈生态
在 AI 技术应用落地进程中，目前面临着五大核心挑战：开发/学习门槛过高，部署运维阶段复杂，AI 应用安全备受挑战，生态能力方面存在严重的割裂与锁定现象，同时资源成本高昂且利用率低下。这些挑战极大地阻碍了 AI 技术的广泛普及以及应用效率的有效提升。阿里云函数计算（FC）依托 Serverless AI 基础设施与全栈能力的创新突破，推出 Function AI（函数智能），精准攻克上述痛点问题，全面推动 AI 应用在开发至运维的全流程中实现降本增效。
Elasticsearch 8.17 智能检索升级全攻略
Elasticsearch 作为一款强大的搜索与分析引擎，支持传统检索、AI 搜索（如语义检索、RAG、多模态检索）及智能运维场景，结合阿里云AI搜索开放平台提供一站式解决方案。
本文介绍了最新发布的 Elasticsearch 8.17 检索增强型应用在性能和功能上的特性。同时本文介绍了利用容量规划工具优化资源分配，特别适合 AI 应用和高弹性场景，为用户提供高性能、低成本、易扩展的搜索服务。
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”。