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发表了文章 2025-01-03
AI驱动的开发者工具：打造沉浸式API集成体验
本文介绍了阿里云在过去十年中为开发者提供的API服务演变。内容分为两大部分：一是从零开始使用API的用户旅程，涵盖API的发现、调试与集成；二是回顾阿里云过去十年为开发者提供的服务及发展历程。文中详细描述了API从最初的手写SDK到自动化生成SDK的变化，以及通过API Explorer、IDE插件和AI助手等工具提升开发者体验的过程。这些工具和服务旨在帮助开发者更高效地使用API，减少配置和调试的复杂性，提供一站式的解决方案。
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发表了文章 2025-01-03
阿里云向量引擎快速搭建企业级RAG最佳实践
本文介绍了基于阿里云搭建RAG（检索增强生成）应用的技术分享。首先回顾了RAG技术背景及其面临的挑战，如大模型幻觉、知识局限和数据安全问题。接着详细讲解了阿里云提供的RAG技术架构，涵盖数据处理、模型服务和高性能检索引擎等多方面能力。最后，通过自研引擎与开源组件的结合，展示了如何快速构建RAG应用，并提供端到端的最佳实践方案，确保系统在企业级应用中的高效性和成本优化。
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发表了文章 2025-01-03
PAI训练服务：云上大模型训练新篇章
本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。
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发表了文章 2025-01-03
AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践
本次分享主题为“AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践”，由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术，PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升，确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾，目前已覆盖16个地域，拥有10万张显卡的推理集群。
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发表了文章 2025-01-03
PAI企业级能力升级：应用系统构建、高效资源管理、AI治理
PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求，提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块，确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发，满足不同企业的特殊需求。典型案例中，某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台，实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理，成功服务于校内外多个场景。
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发表了文章 2025-01-03
PAI年度发布：GenAI时代AI基础设施的演进
本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战，平台推出了一系列优化措施，包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等，以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时，发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能，助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外，PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践，支持从数据处理到模型部署的全流程开发，确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用，享受AI带来的红利。
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发表了文章 2025-01-03
通义智文：文档应用赋能千行百业
通义智文是阿里巴巴推出的大规模文档处理技术体系，旨在提升生产力效率。最初作为阅读工具发布，现已发展为涵盖文档解析、理解、生成等多方面的技术平台。通义智文支持超长文档处理、多模态文本解析，并在法律、教育等领域提供专业服务。其创新算法如VGT版面分析和Layout-LM多模态模型，显著提升了文档处理精度。应用场景包括PPT创作、故事绘本生成及法律文书审查等，赋能千行百业。
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发表了文章 2025-01-03
千行百业，“义”不容辞：通义技术创新与商业实践
千行百业，“义”不容辞：通义技术创新与商业实践。本次分享分为两部分，首先介绍大模型的快速迭代与普及，探讨通义千问在精度和复杂任务执行上的突破；其次聚焦企业级落地，解决安全性、部署路径及模型调优三大问题。通过多模态理解（视觉、语音）和更强的生成控制力，携手伙伴服务各行业，推动技术向生产力转化，并关注公益应用，助力社会进步。
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发表了文章 2025-01-03
通义万相：视觉生成大模型再进化
通义万相是阿里云推出的视觉生成大模型，涵盖图像和视频生成。其2.0版本在文生图和文生视频方面进行了重大升级，采用Diffusion Transformer架构，提升了模型的灵活性和可控性。通过高质量美学标准和多语言支持，大幅增强了画面表现力。此外，视频生成方面引入高压缩比VAE、1080P长视频生成及多样化艺术风格支持，实现了更丰富的创意表达。未来，通义万相将继续探索视觉领域的规模化和泛化，打造更加通用的视觉生成大模型。
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发表了文章 2025-01-02
面向高效大模型推理的软硬协同加速技术 多元化 AI 硬件引入评测体系
本文介绍了AI硬件评测体系的三大核心方面：统一评测标准、平台化与工具化、多维度数据消费链路。通过标准化评测流程，涵盖硬件性能、模型推理和训练性能，确保评测结果客观透明。平台化实现资源管理与任务调度，支持大规模周期性评测；工具化则应对紧急场景，快速适配并生成报告。最后，多维度数据消费链路将评测数据结构化保存，服务于综合通用、特定业务及专业性能分析等场景，帮助用户更好地理解和使用AI硬件。
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发表了文章 2025-01-02
阿里云百炼|析言GBI全新发布：联合云上数据库，助力企业轻松实现ChatBI
析言GBI是阿里云推出的一款基于AI的智能数据分析产品，通过自然语言处理实现对话式数据分析。用户无需编写代码，即可轻松进行数据查询、分析和可视化。该产品支持多种数据库连接方式（如MySQL、PostgreSQL等），并提供多版本选择以适应不同业务需求。即将发布的动态规划BI分析功能将进一步提升复杂问题的拆解与综合分析能力。欢迎访问阿里云百炼应用广场体验析言GBI，并享受200次免费问题额度。
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发表了文章 2025-01-02
阿里云Milvus产品发布：AI时代云原生专业向量检索引擎
随着大模型和生成式AI的兴起，非结构化数据市场迅速增长，预计2027年占比将达到86.8%。Milvus作为开源向量检索引擎，具备极速检索、云原生弹性及社区支持等优势，成为全球最受欢迎的向量数据库之一。阿里云推出的全托管Milvus产品，优化性能3-10倍，提供企业级功能如Serverless服务、分钟级开通、高可用性和成本降低30%，助力企业在电商、广告推荐、自动驾驶等场景下加速AI应用构建，显著提升业务价值和稳定性。
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发表了文章 2025-01-02
构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台
本文介绍了构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台（简称NIS），旨在解决云上网络运维面临的复杂挑战。内容涵盖云网络运维的三大难题、打造云原生AIOps工具集的解决思路、可观测性对业务稳定的重要性，以及产品发布的亮点，包括流量分析NPM、网络架构巡检和自动化运维OpenAPI，助力客户实现自助运维与优化。
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发表了文章 2025-01-02
构建超大带宽、超高性能及稳定可观测的全球互联网络
本次课程聚焦构建超大带宽、超高性能及稳定可观测的全球互联网络。首先介绍全球互联网络的功能与应用场景，涵盖云企业网、转发路由器等产品。接着探讨AI时代下全球互联网络面临的挑战，如大规模带宽需求、超低时延、极致稳定性和全面可观测性，并分享相应的解决方案，包括升级转发路由器、基于时延的流量调度和增强网络稳定性。最后宣布降价措施，降低数据与算力连接成本，助力企业全球化发展。
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发表了文章 2025-01-02
容器服务Kubernetes场景下可观测体系生产级最佳实践
阿里云容器服务团队在2024年继续蝉联Gartner亚洲唯一全球领导者象限，其可观测体系是运维的核心能力之一。该体系涵盖重保运维、大规模集群稳定性、业务异常诊断等场景，特别是在AI和GPU场景下提供了全面的观测解决方案。通过Tracing、Metric和Log等技术，阿里云增强了对容器网络、存储及多集群架构的监控能力，帮助客户实现高效运维和成本优化。未来，结合AI助手，将进一步提升问题定位和解决效率，缩短MTTR，助力构建智能运维体系。
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发表了文章 2025-01-02
面向AI的服务器计算互连的创新探索
面向AI的服务器计算互连创新探索主要涵盖三个方向：Scale UP互连、AI高性能网卡及CIPU技术。Scale UP互连通过ALink系统实现极致性能，支持大规模模型训练，满足智算集群需求。AI高性能网卡针对大规模GPU通信和存储挑战，自研EIC网卡提供400G带宽和RDMA卸载加速，优化网络传输。CIPU作为云基础设施核心，支持虚拟化、存储与网络资源池化，提升资源利用率和稳定性，未来将扩展至2*800G带宽，全面覆盖阿里云业务需求。这些技术共同推动了AI计算的高效互联与性能突破。
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发表了文章 2025-01-02
面向AI的服务器计算软硬件架构实践和创新
阿里云在新一代通用计算服务器设计中，针对处理器核心数迅速增长（2024年超100核）、超多核心带来的业务和硬件挑战、网络IO与CPU性能增速不匹配、服务器物理机型复杂等问题，推出了磐久F系列通用计算服务器。该系列服务器采用单路设计减少爆炸半径，优化散热支持600瓦TDP，并实现CIPU节点比例灵活配比及部件模块化可插拔设计，提升运维效率和客户响应速度。此外，还介绍了面向AI的服务器架构挑战与软硬件结合创新，包括内存墙问题、板级工程能力挑战以及AI Infra 2.0服务器的开放架构特点。最后，探讨了大模型高效推理中的显存优化和量化压缩技术，旨在降低部署成本并提高系统效率。
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发表了文章 2025-01-02
ECS控制台，AI助手与极简管控体验
本文介绍了ECS控制台的演进及最新AI工具功能。控制台作为运维平台，需兼顾用户体验、可靠性和安全性。针对不同用户（个人开发者、企业级用户、资源管理员和架构师），控制台提供了定制化AI助手，涵盖售前选型、售中购买、售后运维等全链路支持。AI助手可智能分析用户需求，推荐合适规格，并提供实例诊断、命令解释等功能，简化操作流程。此外，还推出了简洁版控制台，优化了小资源量用户的使用体验，减少复杂度，提升效率。未来，控制台将朝着更智能、个性化的chat ops方向发展。
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发表了文章 2025-01-02
无影云电脑，畅享极速渲染新体验
本文介绍了渲染行业面临的挑战及无影云电脑带来的革新。传统渲染依赖高性能本地设备，面临重投入、性能固定、灵活性差和数据安全问题。无影云电脑通过云端算力，实现了灵活扩展、任意终端接入及按需付费，大幅提升了渲染效率与体验，尤其在游戏设计、工业制造等领域表现突出。其核心技术确保了色彩还原、流畅操作及外设兼容性，满足专业设计师的需求。未来，无影将助力渲染行业实现更高效、安全的云端工作模式。
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发表了文章 2024-12-31
云基础设施处理器CIPU 2.0技术解读
本文深入解读阿里云的CIPU（Cloud Infrastructure Processing Unit）技术，探讨其在云计算中的定位与价值。面对当前XPU命名泛滥的问题，阿里云为何选择CIPU这一名称？CIPU旨在解决云计算中的弹性、安全、稳定、性能和成本五大核心需求。通过对比DPU和IPU，CIPU更专注于云环境下的基础设施处理，确保数据的安全性、传输的可靠性和存储的稳定性。此外，文章还回顾了神龙计算的历史发展，强调CIPU2.0在提升性能、优化资源调度和满足大客户需求方面的进展。最终，CIPU作为手段，其核心目标是为客户提供更高性价比和更稳定的云服务。
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发表了文章 2024-12-31
端到端的ECS可观测性方案，助力云上业务安全稳定
本文介绍了云原生时代保障业务系统可靠性的方法和挑战，重点探讨了阿里云ECS在提升业务稳定性、性能监控及自动化恢复方面的能力。文章分为以下几个部分：首先，阐述了业务可靠性的三个阶段（事前预防、事中处理、事后跟进）；其次，分析了云上业务系统面临的困难与挑战，并提出了通过更实时的监测和自动化工具有效规避风险；接着，详细描述了ECS实例稳定性和性能问题的解决方案；然后，介绍了即将发布的ECS Lens产品，它将全面提升云上业务的洞察能力和异常感知能力；最后，通过具体案例展示了如何利用OS自动重启和公网带宽自适应调节等功能确保业务连续性。总结部分强调了ECS致力于增强性能和稳定性的目标。
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发表了文章 2024-12-31
容器服务：智算时代云原生操作系统及月之暗面Kimi、深势科技实践分享
容器技术已经发展成为云计算操作系统的关键组成部分，向下高效调度多样化异构算力，向上提供统一编程接口，支持多样化工作负载。阿里云容器服务在2024年巴黎奥运会中提供了稳定高效的云上支持，实现了子弹时间特效等创新应用。此外，容器技术还带来了弹性、普惠的计算能力升级，如每分钟创建1万Pod和秒级CPU资源热变配，以及针对大数据与AI应用的弹性临时盘和跨可用区云盘等高性能存储解决方案。智能运维方面，推出了即时弹性节点池、智能应用弹性策略和可信赖集群托管运维等功能，进一步简化了集群管理和优化了资源利用率。
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发表了文章 2024-12-31
弹性计算第九代企业级ECS实例新品发布
阿里云第九代企业级实例基于全新CIPU 2.0架构，搭载最新英特尔和AMD处理器，大幅提升性能、安全性和稳定性。G9i实例采用英特尔新一代处理器，内存带宽和L3缓存显著提升，标配AMX加速器；G9A实例则搭载AMD先进处理器，提供更高的性价比和端到端加密能力。九代产品在算力、IO能力和安全性上全面升级，尤其适用于搜推、大数据处理等场景，助力客户实现更高业务价值。
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发表了文章 2024-12-31
推理降本与提升资源效率的实践
本课程从业务角度探讨大模型推理部署及资源利用率提升。首先分析大模型与GPU发展趋势，包括模型开源、规模增长及多模态能力增强；其次介绍高效部署大模型推理业务的步骤，涵盖业务场景选择、架构优化及显存规划；接着讲解如何通过DeepCPU-LLM框架和DeepNCCL通讯库优化推理效率；最后探讨通过KuberGPU实现细粒度GPU资源管理，提升整体资源利用率，降低推理成本。
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发表了文章 2024-12-31
AI + 可观测最佳实践：让业务从“看见”到“洞察”
本文介绍了AI Ops的概念及其在提升系统运维效率、洞察力和可观测性方面的作用。主要内容分为三个部分：一是监控、观测与洞察的区别及挑战，强调了数据整合和语义对齐的重要性；二是AI与计算如何重塑可观测性，通过UModel数字图谱和多模态存储分析架构实现数据联通；三是最佳实践与未来展望，展示了阿里云AI Stack可观测解决方案的应用案例，并总结了可观测性的四个发展阶段，最终愿景是借助AI力量让每个人成为多领域的专家。
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发表了文章 2024-12-31
FastGPT 基于Higress 聚合 LLM 网关的最佳实践
本文介绍了Fast GPT的产品形态和设计理念，重点讨论了大模型的幻觉问题及其对应用落地的影响。Fast GPT通过结合工作流的强逻辑性和AI的理解能力，提升系统的稳定性和可靠性。文章还详细描述了Fast GPT的工作流节点、知识库管理及AI网关的功能，并展示了几个实际应用场景，如私人助手、图文生成和文档处理等。最后，探讨了如何通过引入云函数和Copilot简化代码编写，实现无代码编排的工作流解决方案，提升用户体验。
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发表了文章 2024-12-31
Landing Zone一站式上云框架场景和实践
本文将介绍阿里云Landing Zone的方案、应用场景及新功能。Landing Zone是云上安全可控、可扩展的架构，涵盖资源规划、财务管理、身份权限、合规审计、网络规划、安全防护、运维管理和自动化模块八大方面，帮助企业敏捷创新并满足IT治理需求。具体应用包括零售行业的多品牌管理、生命科学的数据交换、自动驾驶的合规监管和金融行业的严格合规要求。新功能则聚焦于财年上线的统一管控产品，如配额管理、Prometheus监控和网络IPAM方案，以及降低跨账号安全门槛。
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发表了文章 2024-12-31
实时计算UniFlow：Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中，传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好，但在实际运营中常忽略细节，导致新问题。为解决这些问题，提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式（如Paimon）和Flink CDC工具，简化开发流程，降低成本，并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table，实现了声明式ETL，优化了调度和执行模式，使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终，UniFlow不仅提高了开发和运维效率，还提供了更实时的数据支持，满足业务决策需求。
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发表了文章 2024-12-31
DataWorks年度发布：智能化湖仓一体数据开发与治理平台的演进
阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务，积累了丰富的实践经验，并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE，支持湖仓一体化开发，新增Flink计算引擎和全面适配locs，优化工作流程系统和数据目录管理。同时，阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook，提升开发者体验和效率。此外，DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能，显著提升了数据开发与分析的效率，已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。
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发表了文章 2024-12-31
数据+AI融合趋势洞察暨阿里云OpenLake解决方案发布
Forrester是全球领先的市场研究与咨询机构，专注于新兴技术在各领域的应用。本文探讨如何加速现代数据管理，推动人工智能与客户业务的融合创新。面对数据标准缺乏、多云环境复杂性、新兴业务场景及过多数据平台等挑战，Forrester提出构建AI就绪的数据管理基石，通过互联智能框架、全局数据管理和DataOps、端到端数据管理能力、AI赋能的数据管理以及用例驱动的策略，帮助企业实现数据和AI的深度融合，提升业务价值并降低管理成本。
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发表了文章 2024-12-31
Paimon助力数据湖仓架构实时化升级
本次分享由阿里云高级技术专家李劲松介绍Paimon助力数据湖仓架构实时化升级。内容涵盖四个部分：1) 数据架构的存储演进，介绍Data LakeHouse结合的优势；2) Paimon实时数据湖，强调其批流一体和高效处理能力；3) 数据湖的实时流式处理，展示Paimon在时效性提升上的应用；4) 数据湖非结构化处理，介绍Paimon对非结构化数据的支持及AI集成。Paimon通过优化存储格式和引入LSM技术，实现了更高效的实时数据处理和查询性能，广泛应用于阿里巴巴内部及各大公司，未来将进一步支持AI相关功能。
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发表了文章 2024-12-31
MaxCompute Data + AI：构建 Data + AI 的一体化数智融合
本次分享将分为四个部分讲解：第一部分探讨AI时代数据开发范式的演变，特别是MaxCompute自研大数据平台在客户工作负载和任务类型变化下的影响。第二部分介绍MaxCompute在资源大数据平台上构建的Data + AI核心能力，提供一站式开发体验和流程。第三部分展示MaxCompute Data + AI的一站式开发体验，涵盖多模态数据管理、交互式开发环境及模型训练与部署。第四部分分享成功落地的客户案例及其收益，包括互联网公司和大模型训练客户的实践，展示了MaxFrame带来的显著性能提升和开发效率改进。
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发表了文章 2024-12-30
从数据存储到分析：构建高效开源数据湖仓解决方案
今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。
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发表了文章 2024-12-30
DNS技术标准趋势和安全研究
本文探讨了互联网域名基础设施的结构性安全风险，由清华大学段教授团队多年研究总结。文章指出，DNS系统的安全性不仅受代码实现影响，更源于其设计、实现、运营及治理中的固有缺陷。主要风险包括协议设计缺陷（如明文传输）、生态演进隐患（如单点故障增加）和薄弱的信任关系（如威胁情报被操纵）。团队通过多项研究揭示了这些深层次问题，并呼吁构建更加可信的DNS基础设施，以保障全球互联网的安全稳定运行。
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发表了文章 2024-12-30
新浪微博AIGC业务应用探索-AIGC应用平台助力业务提效实践
本次分享围绕AIGC技术在新浪微博的应用展开，涵盖四个部分。首先分析AIGC为微博带来的机遇与挑战，特别是在内容安全和模型幻觉等问题上的应对策略；其次介绍通过工程架构快速实现AIGC技术落地的方法，包括统一部署模型和服务编排；接着展示AIGC在微博的具体应用场景，如评论互动、视频总结和智能客服等；最后展望未来，探讨大模型的发展趋势及其在多模态和特定业务场景中的应用前景。
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发表了文章 2024-12-30
人工智能平台年度技术趋势
阿里云智能集团研究员林伟在年度技术趋势演讲中，分享了AI平台的五大方面进展。首先，他介绍了大规模语言模型（LLM）训练中的挑战与解决方案，包括高效故障诊断和快速恢复机制。其次，探讨了AI应用和服务的普及化，强调通过优化调度降低成本，使AI真正惠及大众。第三，提出了GreenAI理念，旨在提高AI工程效率，减少能源消耗。第四，讨论了企业级能力，确保数据和模型的安全性，并推出硬件到软件的全面安全方案。最后，介绍了整合多项核心技术的Pai Prime框架，展示了阿里云在自主可控AI核心框架下的整体布局和发展方向。
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发表了文章 2024-12-30
分布式大模型训练的性能建模与调优
阿里云智能集团弹性计算高级技术专家林立翔分享了分布式大模型训练的性能建模与调优。内容涵盖四大方面：1) 大模型对AI基础设施的性能挑战，强调规模增大带来的显存和算力需求；2) 大模型训练的性能分析和建模，介绍TOP-DOWN和bottom-up方法论及工具；3) 基于建模分析的性能优化，通过案例展示显存预估和流水线失衡优化；4) 宣传阿里云AI基础设施，提供高效算力集群、网络及软件支持，助力大模型训练与推理。
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发表了文章 2024-12-30
云上AI Infra解锁大模型创新应用
本节课程由阿里云智能集团资深技术专家王超分享，主题为AI基础设施的发展趋势。课程聚焦于AI Infra设计与Scaling Law，探讨了下一代AI基础设施的设计目标、功能升级及推理场景中的应用。主要内容包括高效支持大规模模型训练和推理、全球调度系统的设计、Rack level的Scale优化以及多租户容器化使用方式。通过这些改进，旨在提升并行效率、资源利用率及稳定性，推动AI基础设施迈向更高性能和更优调度的新阶段。
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发表了文章 2024-12-30
PAI负责任的AI解决方案： 安全、可信、隐私增强的企业级AI
在《PAI可信AI解决方案》会议中，分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开：首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战；其次阐述构建AI的关键要素；最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望，确保数据、算法和模型的安全与合规，提供全方位的可信AI解决方案。
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发表了文章 2024-12-30
深度解读面向大模型开发和应用的数据处理套件
本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。
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发表了文章 2024-12-30
大模型训练稳定性思考和实践
本次分享由阿里云智能集团高级技术专家张彭城主讲，聚焦大模型训练的稳定性问题。主要内容分为三部分：1) 大模型训练稳定性的关键挑战，包括大规模同步任务中的故障率高和恢复成本大；2) 阿里云大模型训练稳定性系统的介绍，涵盖健康检测、实时可观测系统及自愈系统；3) 实践分享，探讨集群网络故障定位与修复、性能优化等实际问题的解决方案。通过这些措施，确保大模型训练的高效与稳定。
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发表了文章 2024-12-26
云数据库Tair：从稳定低延时缓存到 Serverless KV
本次分享聚焦云数据库Tair的使用，涵盖三部分内容：1) Tair概览，介绍其作为稳定低延时缓存及KV数据库服务的特点和优势；2) 稳定低延迟缓存技术，探讨如何通过多线程处理、优化内核等手段提升性能与稳定性；3) 从缓存到Serverless KV的演进，特别是在AI大模型时代，Tair如何助力在线服务和推理缓存加速。Tair在兼容性、性能优化、扩缩容及AI推理加速方面表现出色，满足不同场景需求。
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发表了文章 2024-12-26
Lindorm：AI和具身智能时代的海量多模数据服务
本次分享由阿里云资深技术专家沈春辉介绍Lindorm数据库在AI和具身智能时代的应用。Lindorm定位于提供海量多模数据服务，融合了结构化、半结构化及非结构化数据的处理能力，支持时序、地理位置、文本、向量等多种数据类型。其核心特点包括多模一体化、云原生分布式架构、异步攒批写入、冷热数据分离、深度压缩优化、丰富索引和Serverless计算等，旨在提升研发效率并降低成本。Lindorm已广泛应用于车联网领域，覆盖60%国内头部车企，支撑近百PB数据规模，带来90%业务成本下降。
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发表了文章 2024-12-23
面试的流程，面试的重点
本文介绍了面试流程及各轮面试的重点。通常面试为1-5轮，首轮关注技术实力与项目经验，次轮深入考察技术细节，第三轮侧重项目协调、创新及价值观等软性问题，如职业规划和沟通能力。面试题分为开放型（如项目经验、解决问题思路）和非开放型（如技术细节、手撕算法），需提前准备。测试类问题涉及自动化测试、持续集成等实际应用。
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发表了文章 2024-12-23
一次读懂网络分层：应用层到物理层全解析
网络模型分为五层结构，从应用层到物理层逐层解析。应用层提供HTTP、SMTP、DNS等常见协议；传输层通过TCP和UDP确保数据可靠或高效传输；网络层利用IP和路由器实现跨网数据包路由；数据链路层通过MAC地址管理局域网设备；物理层负责比特流的物理传输。各层协同工作，使网络通信得以实现。
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发表了文章 2024-12-23
为什么TCP需要三次握手？一文讲透！
TCP三次握手是TCP协议建立连接的关键步骤，确保客户端和服务端同步状态并确认彼此的存在。过程分为三步：1) 客户端发送SYN包请求连接；2) 服务端回应SYN/ACK包确认收到并提供初始序列号；3) 客户端发送ACK包确认服务端的序列号，双方进入连接状态。此机制确保了双向通信的可靠性和资源的有效利用，避免了失效请求导致的问题。
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发表了文章 2024-12-23
不再困惑！一文搞懂TCP与UDP的所有区别
本文介绍网络基础中TCP与UDP的区别及其应用场景。TCP是面向连接、可靠传输的协议，适用于HTTP、FTP等需要保证数据完整性的场景；UDP是无连接、不可靠但速度快的协议，适合DNS、RIP等对实时性要求高的应用。文章通过对比两者在连接方式、可靠性、速度、流量控制和数据包大小等方面的差异，帮助读者理解其各自特点与适用场景。
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发表了文章 2024-12-23
Redis经典问题：数据不一致
在使用Redis时，缓存与数据库数据不一致会导致应用异常。主要原因包括缓存更新失败、Rehash异常等。解决方案有：重试机制、缩短缓存时间、优化写入策略、建立监控报警、定期验证一致性、采用缓存分层及数据回滚恢复机制。这些措施可确保数据最终一致性，提升应用稳定性和性能。
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发表了文章 2024-12-23
UDP报文结构详解：一篇文章带你搞懂
本文介绍了网络基础中的重要概念——UDP报文格式，包括源端口号、目的端口号、长度和检验和四个字段。UDP是一种无连接的传输层协议，简单高效但不可靠。文中还简要介绍了IP报文的重要字段，如版本、首部长度、服务类型、总长度、标识字段、生存时间和首部检验和。最后推荐了几本深入学习网络协议的书籍，帮助读者进一步理解相关知识。
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发表了文章 2024-12-23
TCP报文格式全解析：网络小白变高手的必读指南
本文深入解析TCP报文格式，涵盖源端口、目的端口、序号、确认序号、首部长度、标志字段、窗口大小、检验和、紧急指针及选项字段。每个字段的作用和意义详尽说明，帮助理解TCP协议如何确保可靠的数据传输，是互联网通信的基石。通过学习这些内容，读者可以更好地掌握TCP的工作原理及其在网络中的应用。
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2025-02-25
开源上新 | 通义音乐生成技术InspireMusic
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零基础上手百炼语音AI模型｜Github示例工程介绍
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2025-02-25
大模型重塑数据中心，全球服务器产业迎新增长浪潮
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2025-02-25
大模型持续爆发，液冷定义下一代智算基建
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2025-02-25
全球头号勒索软件来袭！即刻严控网络访问
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2025-02-25
飞利浦商用显示器：创新领航，多场景适配助力企业数智蝶变
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2025-02-25
浏览器智能体崛起：Convergence Proxy为何会碾压OpenAI Operator？
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微软365遭遇超大规模僵尸军团攻击
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2025-02-25
非人类身份安全高危警报：OWASP首份NHI十大风险指南揭示企业隐形危机
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2025-02-25
用户破4亿、企业客户翻倍！OpenAI的GPT-5将推进全球AI战争进入白热化阶段！
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2025年网络安全投资的六大关键考量：应对新威胁的智慧决策
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2025-02-25
OpenAI的GPT-5即将问世：目前我们所知道的一切
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2025-02-25
勒索软件攻击加速：检测时间窗口缩窄与战术演变
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2025-02-25
2025年前，商业领袖必须规避GenAI的五大陷阱
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自主式AI崛起是否意味着SaaS的终结？
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2025-02-25
AI重构采购新生态：CIO如何驱动企业降本增效?
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财富500强陷落：超百万员工账户遭‘幽灵舰队’黑客组织精准爆破！
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2025年企业营销的制胜指南：AI、Alpha世代与全渠道实战策略
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VMware真要成新“大型机”？CIO们陷两难境地
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2025-02-25
模型过剩危机：OpenAI壮士断腕，能否终结开发者'选择恐惧症'？
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PolarDB-X 的部署与运维发布时间：2023-09-22 19:08:32 视频时长：70分26秒 播放量：7560讲解并演示PolarDB-X的安装部署以及常规的运维操作 (备份恢复、只读实例、备库重搭等) -
PolarDB-X在读写分离与HTAP场景的实践发布时间：2023-09-22 19:06:30 视频时长：32分19秒 播放量：1103讲解并演示PolarDB-X的读写分离的相关原理和使用，以及混合负载下的最佳实践。 -
PolarDB-X的存储过程&自定义函数发布时间：2023-09-22 18:55:12 视频时长：49分13秒 播放量：1209为了满足更多用户和更多场景的需求，PolarDB-X 支持了兼容 MySQL 的存储过程和自定义函数。本期分享将对上述功能进行演示，并简单介绍背后的设计思路及技术原理。 -
PolarDB-X 的数据 TTL 过期删除发布时间：2023-09-22 18:31:20 视频时长：51分32秒 播放量：1183讲解并演示PolarDB-X的TTL表功能的相关原理和使用。 -
手把手教你成为PolarDB开源贡献者发布时间：2023-09-22 15:04:03 视频时长：19分31秒 播放量：828开源生态的繁荣，离不开各位开发者的力量。为了帮助更多开发者感受到开源社区的魅力，了解到如何更快的参与开源社区，PolarDB开源社区推出《开源贡献新手指南系列》，本节课程将手把手教学PolarDB-PG/PolarDB-X两大开源项目完整的PR提交过程，即便你不懂编程或代码，也能成为开源贡献者，通过参与开源社区贡献获得自身成长。 -
开源面对面：《浅谈数据库技术与人工智能的结合与实践》发布时间：2023-09-22 15:02:57 视频时长：44分21秒 播放量：1165数据库做机器学习和深度学习有若干技术路线？关于红极一时的 chatGPT有什么看法？数据库能否做 NLP ？Postgresql 在深度学习、人工智能领域能承担起哪些应用？本期开源面对面节目，阿里云数据库开源首席架构师于巍携手PolarDB机器学习框架SIG核心成员、pg4ml 框架作者郭铁成，与你探讨分享数据库技术与机器学习融合的一些思考和实践。 -
第一讲：PolarDB for PostgreSQL架构解析发布时间：2023-09-22 15:00:24 视频时长：23分49秒 播放量：725介绍PolarDB for PostgreSQL一写多读的架构优势、特点 以及性能优势。 -
PolarDB开源数据库云上实验室：云时代下的数据库学习新范式发布时间：2023-09-22 14:59:23 视频时长：22分25秒 播放量：889在学习数据库的过程中，一个便捷的练习环境是走向成功的关键第一步。为了方便开发者学习和使用开源数据库，PolarDB提供了免费的在线实验环境，内置PG开源数据库以及PolarDB开源数据库：PostgreSQL版和分布式版的容器镜像。无需下载或安装，只需一键启动，便可立即投入学习。立即体验：https://developer.aliyun.com/adc/scenario/f55dbfac77c0467a9d3cd95ff6697a31 -
PolarDB-X的数据导入导出发布时间：2023-09-22 14:58:02 视频时长：63分39秒 播放量：845讲解并演示PolarDB-X的各种数据导入导出方式的原理和使用。 -
PolarDB-X 冷热数据归档发布时间：2023-09-22 14:52:23 视频时长：30分40秒 播放量：941讲解并演示PolarDB-X的冷数据归档功能的相关原理和使用。 -
PolarDB-X 表组与分区变更介绍发布时间：2023-09-22 14:47:37 视频时长：50分6秒 播放量：336PolarDB-X 进阶系列课程第一讲：部署与运维，讲解并演示PolarDB-X的安装部署以及常规的运维操作 (备份恢复、只读实例、备库重搭等) -
PolarDB-X 备库重搭原理与实践发布时间：2023-09-22 14:42:38 视频时长：51分24秒 播放量：364PolarDB-X全新发布的V2.2.1升级版本，加强了生产级关键能力，全面提升PolarDB-X面向数据库生产环境的易用性和安全性。备库重搭是指在备库发生故障时进行恢复的过程，PolarDB-X 基于自身特点实现一套备库重搭流程，可帮助用户及时恢复故障节点。本次分享主要介绍 PolarDB-X 中备库重搭的背景与原理，以及 PolarDB-X Operator 是如何实现 DN 备库重搭的。 -
PolarDB-PG + LLM 构建专属 Chatbot 技术解析发布时间：2023-09-22 14:41:07 视频时长：36分17秒 播放量：8217随着ChatGPT的横空问世，大语言模型带来了各种场景下颠覆性的变革与热议，PolarDB的大模型能力也被OpenAI合入到官方GitHub库中。本次分享主要介绍PolarDB的大模型及其相关应用，包括PolarDB向量技术对应人脸识别应用，PolarDB与OpenAI结合的知识库问答应用及其背后的技术解析。 -
Kubernetes与PolarDB-X开源发布时间：2023-09-22 14:39:02 视频时长：45分22秒 播放量：8786Kubernetes是使用PolarDB-X开源版本绕不开的话题，了解Kubernetes不光有助于更好的使用PolarDB-X，还能通过Kubernetes的架构设计去理解分布式系统的资源调度核心思路。本期分享将介绍Kubernetes基础和PolarDB-X开源是如何使用Kubernetes来实现集群管理。
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