随着“人工智能+”行动的深入推进，文化传媒行业正经历深刻变革。云计算与AI深度融合，重构内容生产、分发全流程，为行业注入新动能。预计到2025年，我国AI核心产业规模将破万亿，文化传媒作为技术应用先锋，以两位数增速迈向智能化。在CCBN活动现场，中央广播电视总台与阿里云探讨了大模型如何驱动行业升级，展望未来新图景。汪莹指出，大模型将重构文化消费形态，助力生产力与传播力倍增，推动中国文化走向世界。同时，解决AI应用“最后一公里”问题需产业链各方协同发力，基于现有大模型能力进行二次开发是切实可行路径。

在这个科技飞速发展的时代🚀，人工智能正以惊人的速度渗透到我们的生活和工作中👀。但面对铺天盖地的AI术语和概念，很多人感到困惑不已😣。"AI"、"机器学习"、"深度学习"和"神经网络"到底有什么区别？它们如何相互关联？如何利用这些技术提升工作效率和创造价值？

随着华为HarmonyOS NEXT推出，鸿蒙系统逐渐脱离安卓。为提前做好技术储备，车企也开始学习鸿蒙开发。然而，目前资料稀缺，初学者常遇难题。例如，字符串定义从大写“String”变为小写“string”，路由跳转需手动在`main_pages.json`中注册页面路由，否则会出现“路由不存在”的错误。这些细节易被忽视，建议学习者多留意官方文档与示例代码，分享经验以减少弯路。

本文介绍了大模型服务平台百炼的“流程”功能将于2025年11月15日下线，建议用户尽快迁移至全新升级的工作流编排功能。通过对比流程与工作流在节点数量、发布渠道、音视频互动等方面的能力，展示了工作流的优势，并提供了详细的迁移教学案例，包括开始节点、大模型节点、判断节点和输出节点的具体操作步骤。用户可参考文章完成迁移。

本次课程通过构建"英语老师妮娜"AI应用，教授Qwen3系列模型特性及阿里云百炼平台的MCP服务、工作流集成技术。重点学习模型选择、智能体开发流程，涵盖单词卡片生成、结构化分析、Notion存档及二维码分享功能，适合开发者、产品经理等人群掌握AI应用落地方法。

近日，智能财税龙头企业百望股份与阿里云签署全面战略合作协议，共同成立“数据智能联合实验室”。双方将深化云计算与数据智能融合，以大模型为创新方向，首个深度融合通义千问Qwen3的财税行业MCP服务已在阿里云百炼上线。百望股份基于高质量数据推出交易管理、经营决策等智能体，助力企业释放数据价值。此次合作旨在构建全周期服务闭环，推动交易管理从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”。

这是一个关于开源多语言切换项目的简介：作者开发了一款自动为网页提供多语言切换的开源项目，已广泛应用于众多网站和项目。该项目现已对接通义千问（qwen3），但由于接口速度限制成为瓶颈，希望阿里云能提高请求速率。此外，作者询问是否能获得阿里支持，例如提升接口速率、用户推荐分成、以及文档展示支持等，以进一步推广多语言能力至更多应用场景。项目地址：https://github.com/xnx3/translate

阿里云服务器国际站dns服务器不可用怎么办?dns可以随便改吗?

本教程介绍如何快速部署和使用云原生应用开发平台 CAP 的项目模板。通过一键部署功能，按照默认配置完成项目创建与部署，预计耗时1分钟。部署完成后，可通过访问地址进入应用示例。接着，在阿里云百炼控制台生成API-KEY，并将其复制到应用中，结合提示词进行创作。当代码生成完毕后，可预览网页效果或在控制台下载生成的代码。此流程帮助开发者高效体验AI代码生成与云端部署的全流程。

本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP（模型上下文协议）标准化接口，解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力，支持实时数据接入和湖仓一体分析；函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境；Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground，实现高效的服务化部署，帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent，优化数据分析流程并降低成本。

本月刊主要介绍了阿里云百炼平台4月最新更新内容，包括模型服务和产品功能两大部分。在模型服务方面，发布了全新的混合推理模型Qwen3系列，支持思考与非思考模式，性能达到业界顶尖水平；新增了图生视频、语音合成及视觉理解等多款模型，大幅提升多媒体处理能力。产品功能上，新增MCP市场与管理功能，允许用户开通或自定义MCP服务，并在应用中引用以增强能力。此外，部分历史快照模型将于5月8日下线，已实施限流措施。

MCP Specification 在 2025-03-26 发布了最新的版本，本文对主要的改动进行详细介绍和解释

dayjs是一个极简快速2kB的JavaScript库，可以为浏览器处理解析、验证、操作和显示日期和时间，它的设计目标是提供一个简单、快速且功能强大的日期处理工具，同时保持极小的体积（仅 2KB 左右）。

本指南介绍如何安装和配置Ollama。首先，从官网下载Ollama并选择适合的安装方式：傻瓜式安装或指定路径安装。安装完成后，可通过系统环境变量配置模型下载路径（可选）。最后，运行对应模型命令进行测试使用，包括选择参数量、复制命令并在命令行工具中执行，验证安装是否成功。

本文介绍如何用10行Python代码创建专属阿里云OpenAPI MCP Server。针对传统MCP Server工具固化、开发复杂等问题，提出借助alibaba-cloud-ops-mcp-server实现灵活拓展的方案。通过配置服务与API名称，运行简短代码即可生成支持SSE连接的MCP Server。用户无需深入了解阿里云OpenAPI细节，大幅降低开发门槛。未来将探索通用工具设计，实现固定工具调用任意API，进一步提升灵活性与效率。

本文深入解析了Model Context Protocol（MCP）协议，探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”，通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式（STDIO与SSE），并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy，实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时，函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时，因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后，展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用，强调函数计算助力MCP大规模落地，加速行业创新。

随着AI应用变得越来越复杂并被广泛部署，原有的通信机制面临着一系列挑战。近期MCP仓库的PR #206引入了一个全新的Streamable HTTP传输层替代原有的HTTP+SSE传输层。本文将详细分析该协议的技术细节和实际优势。

本文详细介绍了阿里云解决方案中的Bolt.diy工具，一款基于AI的开源全栈开发平台。通过自动部署方式，用户可快速体验其多模型适配、全栈开发等功能。文章涵盖从开通服务到部署应用的具体步骤，并结合实际案例展示了生成网页的效果与局限性。尽管Bolt.diy能显著提升建站效率，但在复杂需求处理和稳定性上仍有改进空间。建议优化代码生成实时查看、预览异常处理等问题，并增加更多学习资源以帮助用户更好地设计Prompt。

本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。