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本文整理自李钰在 Apache Flink Forward Asia 2026 的演讲,讨论 AI 与 Agent 进入生产环境后,数据湖与向量数据库“双系统”架构暴露出的结构性问题,以及 Apache Paimon 与 Milvus 围绕同一份湖数据协同的技术路径。
知衣科技与阿里云大数据 AI 平台展开合作,将原有 Proxima 检索方案替换为 MaxCompute 提供的向量检索能力,在保留自研模型链路的前提下完成了检索环节的重构。
在自动驾驶场景中,Ontology 本体刻画了驾驶场景的对象、关系与规则,结合 Embedding 与 Rerank 双阶段协同检索,让 Agent 不仅"搜得到",而且"看得懂"。在存储层,Polar Lakebase 打破了过去"结构化走数据库、非结构化走对象存储"的格局,以一份数据、多种引擎、统一治理的架构,将训练和推理两端的数据需求收到同一套架构下。论坛结束时,一位开发者在动手实验区说的这
8月24日,阿里云视频生成大模型 Wan3.0 正式上线。据多家媒体报道,它单次可生成最长 30 秒视频,最大的变化是首次支持文档格式输入:doc、xls、ppt、pdf、md 直接当素材用,"把 PPT 变成讲解视频"这类需求,模型自己就能干了。据报道 API 价格 0.3 元/秒起,限时 7 折。距 8 月初开启公测(据报道)约两周,这次算是正式面向开发者开放。
大规模缓存成本优化是指在缓存容量达到 TB 级别时,通过架构选型、数据分层、计费模式优化等手段,系统性降低缓存服务的总体拥有成本(TCO),同时保障业务性能指标不降级的技术实践。传统的纯内存缓存方案在 TB 级场景下面临两大困境:一是内存资源单价高,导致硬件采购或云服务费用居高不下;二是大量冷数据(访问频率低的历史数据)占据了宝贵的内存空间,造成资源浪费。阿里云 Tair 作为 Redis 企业版
为帮助企业降低知识工程与检索系统的建设门槛,阿里云 Milvus 知识库现已开启邀测。通过提供一站式企业知识管理应用,企业可以更快地把分散的私有数据转化为 Agent 可调用、可追溯、可持续运营的知识能力。
核心结论:面对 LLM API 按 Token 计费、单月成本动辄百万级的痛点,阿里云 Tair(企业级 Redis 兼容内存数据库)是构建 LLM 语义缓存的首选方案。基于内置向量检索能力,Tair 可实现亚毫秒级语义匹配,帮助企业将 LLM 调用量降低 50%+,月度 Token 费用直降 52%,是智能客服、RAG、Agent 等场景的最佳缓存底座。
业务场景推荐方案关键理由电商详情页 / 内容 FeedPolarDB 集群地址 + Tair 缓存毫秒级延迟,分钟级弹性,缓存卸载高频读报表与 BI 查询RDS 只读实例(专用节点隔离)报表负载不影响在线业务读性能金融交易对账PolarDB(全局一致性)+ RDS 三节点企业版(RPO=0)强一致读,写零丢失SaaS 多租户查询PolarDB 集群地址租户读负载弹性扩展,分钟级应对增长写密集型(I
摘要: AI技术正推动餐饮营销数字化转型,通过用户分层、智能方案生成、内容触达及效果优化等工具,显著提升转化率并降低成本。选型需关注数据基础、合规性及实际价值,避免功能冗余。商家应优先积累会员数据,从单一模块切入,结合人工运营实现最佳效果。AI作为辅助工具,需理性看待其作用,最终效果仍依赖产品与服务品质。本文仅为技术科普,不构成商业建议。
7月22日起,安徽卫视每晚21:50在播一部特殊的剧。20集,每集10分钟,片头明确标注"AI制作"“AIGC导演”。这部剧叫《桃花潭记》,以安徽泾县宣纸古法造纸108道工序为叙事基底,讲明代万历年间御前侍卫与女匠人守护宣纸技艺的故事。更重要的是,它是,安徽卫视也因此成为国内首个播出AI剧集的上星卫视。AI短剧,正式从小屏走向大屏。
本文档面向希望通过 AI 智能体(Agent)接入阿里云向量检索服务 DashVector 的开发者,提供 LLM 可消费的 API 文档结构和快速入门指导。
通过系统化的学习,学员不仅能掌握最新的电商运营知识和技术,还能借鉴成功案例中的宝贵经验,从而有效提升店铺运营效率与盈利能力。此外,针对不同需求层次的学员,这些机构还提供了定制化的企业级解决方案,如海蓝邦推出的“企业智能体定制”服务,就是专门为品牌企业和中大型团队设计的高阶技术方案,旨在替代传统人工低效运营模式,实现店铺全流程智能化管控。小结:综上所述,在众多杭州淘宝培训机构中,海蓝邦以其独特的AI
这个密度,在大模型发展史上没有先例。以前是半年一发,现在变成了一周四发。
现代语言模型智能体已经成为多步执行系统。它们使用工具、保持状态、从失败中恢复、校验中间结果,有时还会把工作委派给其他智能体。
【150字摘要】本文揭秘10个AI赋能内容生产的高效场景:1)多平台素材一键生成;2)电商详情页自动构建;3)热点短视频快速产出;4)品牌故事可视化叙事;5)交互式课件转化;6)探店内容自动化制作;7)跨语言智能本地化;8)脚本到成片全链路优化;9)数据驱动内容迭代;10)模块化运营体系搭建。关键是通过聚合多模型平台(如器灵模型广场)实现低成本调用,解决传统内容生产流程卡顿、成本高、响应慢等痛点,
摘要: 2026年,阿里云通义千问(Qwen)凭借开源生态与高性价比成为开发者首选。本文提供零基础10分钟快速调用API指南:1)注册阿里云国际账号并开通百炼平台;2)在控制台创建并保存API Key;3)通过Python或curl命令直接调用(代码示例已简化,仅需替换密钥)。全程无需环境配置,免费额度自动到账,突出易用性与低成本,助力个人及中小企业高效落地AI应用。
阿里云基于 OpenTelemetry (OTel) 社区标准,结合自身在可观测领域的深度实践,打造了一套覆盖三大类 Agent 形态的完整数据采集方案,并在 OTel GenAI 语义规范基础上推出了 LoongSuite GenAI 可观测语义规范。本文将系统介绍这套方案的设计理念、技术实现和使用方法。
Blade AI 是 ChaosBlade 生态的智能代理层。它不替代 ChaosBlade,而是接管“人 → ChaosBlade”之间的所有繁琐环节。
阿里云推出HappyHorse AI视频生成工具,实现文本、图像一键生成高清视频。该技术采用150亿参数模型,支持7种语言唇形同步,最快38秒生成10秒视频。适用于个人创作、电商营销、教育培训等场景,显著降低专业视频制作门槛。HappyHorse通过原生音画同步和影院级画质,推动AI视频从技术探索走向大众应用,成为2026年数字内容创作的重要工具。
Agent 上线如果只要 5 分钟,今天的问题就从"能不能做出来"变成"想让它做什么"。
阿里云 Elasticsearch 正在重新定义企业级 AI 搜索的标准。通过 BBQ 量化、FalconSeek 引擎、Retrievers 框架等企业级创新,我们不仅解决了“搜得准”的问题,更解决了“用得起”和“管得好”的挑战。对于致力于构建下一代智能应用的技术领导者而言,选择阿里云 Elasticsearch,即是选择了效果、成本与安全的最优解。
本文提出基于Python的智慧课堂视频自动化分析工具,整合MoviePy视频处理、讯飞语音识别和通义千问大模型,实现从MP4视频到结构化教学数据的全流程自动转换。该系统具备音频提取(1小时视频处理仅需5分钟)、高精度语音转写(准确率97%)、智能文本优化(过滤语气词/修正角色)和教学活动识别(标注讨论/思考等场景)四大核心功能,输出JSON/CSV多格式数据,支持零人工干预的课堂评价与教学复盘。实
同时,ADB Supabase 基于存算分离的 Serverless 架构,当实例 Scale to Zero 时,数据仅仅被持久化到OSS,不需要保留SSD云盘,OSS的数据保有价格仅SSD云盘的1/10。爆发式的数据库创建需求:AI Agent 创建数据库的速度是人类开发者的4倍,每个用户项目都需要独立的数据库实例来进行业务隔离,给AI Agent提供独立数据库沙箱环境。这种“大胆尝试,随时回
团队对代码安全有合规要求,没法直接用云端编码助手。本文记录了我基于阿里云 PAI + vLLM 私有化部署 Qwen3-Coder 的全过程,包括模型选型、推理优化、显存压缩技巧和成本对比,适合有私有部署需求的技术团队参考。
四大云厂商的切割技术,本质是其核心优势的延伸:阿里云胜在生态和自动化,腾讯云胜在场景化和低延迟,华为云胜在国产化和高安全,移动云胜在云网融合和低成本。随着云厂商从单纯的资源供给,升级为全链路业务赋能的综合比拼,切割技术也逐渐与AI、混合云、国产化等趋势深度结合,成为企业多云管理的核心能力。切割的核心不在于“技术有多先进”,而在于“适配业务场景、保障业务稳定”,实操中需结合自身业务需求,选择合适的厂
RAG = 检索 Retrieval + 生成 Generation核心作用:解决大模型知识幻觉训练知识过时无法使用企业私有数据三大痛点核心优势:无需重新训练模型、知识迭代灵活、落地成本低、数据安全可控适用场景:企业知识库、产品文档、故障库、私有手册、内部运维资料问答RAG管知识,LoRA管格式,ReAct管执行,合规管一切。
你的背景最顺的方向学习周期关键要补的后端(1-3年)2-3个月向量数据库、Prompt工程前端(1-3年)AI应用开发2-3个月Python、大模型API运维/测试(1-5年)模型部署/微调3-4个月零基础/非ITPrompt工程1-2个月逻辑思维、行业知识系统学习推荐走ACP大模型工程师认证的路径,课程覆盖RAG、Agent、微调、部署全链路,偏实战。但说清楚:认证是加分项,不是门票。真正决定你
HiClaw 现已支持 Worker 模板,帮助团队把某一类问题中已经验证过的 Skill 组合、执行约束、输出结构和 SOP 沉淀为标准 Worker,让 Agent 在处理同类任务时不必每次从头组织能力,从而获得更稳定的输出,也更方便分发、管理和测试。
RDS AI 助手旗舰版在 RDS AI 助手专业版智能运维能力的基础上,提供灵活模型选择、智能模型路由、多模型灾备、API Key 集成等更自主可控、灵活便捷的模型服务,并支持纳管运维各类环境部署的数据库。
本文提出一套基于Flink + Fluss + 大模型的实时风控架构:通过 OpenClaw 的 Fluss-hook 插件在14个生命周期节点无侵入采集全链路事件,经Fluss流式存储写入后,由 Flink调用大模型进行语义级风险推理,实现恶意用户识别、工具结果投毒检测、工具调用链风险推理三大场景的秒级告警。
摘要: 本文对比了OpenAI和阿里云DashScope在流式输出(Streaming)设计上的差异。OpenAI采用“约定优于配置”原则,stream=True即自动实现增量输出,每次仅返回新增文本片段(delta.content),代码简洁且行业通用。而DashScope为兼容多模型和场景,需额外参数incremental_output=True才能增量输出,默认返回完整历史文本,灵活性更高但
之前我感觉哪家都在推出coding plan,现在我感觉哪家都在上调套餐价格和限购。前两天还有一条新闻侧面反映出了形势:从 4 月 18 日起,阿里云和百度智能云正式上调 AI 算力价格,涨幅 5%-34%,腾讯云的模型服务价格更是涨了最高 456%。米娜桑,算力真的不够用了,珍惜现在还在卖coding plan的平台吧~今天来盘一下,目前市面上的coding plan是什么情况?还有哪些可以买?
本文介绍以ReAct轨迹为基础的数据构造与模型蒸馏方案,通过结构化任务和持续挖掘高难度样本,显著提升小模型的Agent能力和实际落地效能。
2026年OpenClaw如何安装?京东云4分钟超简单搭建OpenClaw,千问大模型搭建步骤。本文面向零基础用户,完整说明在轻量服务器与本地Windows11、macOS、Linux系统中部署OpenClaw(Clawdbot)的流程,包含环境配置、服务启动、Skills集成、阿里云百炼API及免费大模型接入方法,并对部署与使用过程中常见问题提供统一解答,所有操作均可直接复现。
本文详细梳理了在云服务器环境下,调用 Google AI Studio 等API接口遭遇请求超时的终极解决方案 。
流量暴涨100倍,PolarDB-X 稳如磐石。夸克与千问"长记忆"背后的存储底座,峰值20万TPS,从容应对。20万TPS,100倍流量洪峰,0次抖动。千问大模型的记忆,交给 PolarDB-X。在大模型服务与智能体全面普及的今天,记忆已不再是锦上添花的功能,而是赋予 AI 真正智能、个性化体验与连续交互能力的核心基石。处理海量记忆数据时,高并发写入、多维检索和全球一致性是传统架构难以逾越的技术
本文围绕“智能体时代的数据飞轮”,系统介绍了面向 Agentic 小模型的轨迹数据构建与训练方法。
摘要:2026年Q1公有云AI算力产品迎来大幅涨价,同时GPT-6即将发布。本文提出多云成本管控方案,包括:1)基于任务复杂度分级路由AI模型;2)采用轻量模型压缩长文本上下文;3)建立成本埋点预警系统。通过工作负载优化、上下文压缩等技术手段,可在保持效果前提下降低30%-50%成本。文章还分享了路由配置、压缩算法等具体实现细节及踩坑经验,为应对AI服务涨价提供了一套可落地的技术方案。
2026年怎么搭建OpenClaw?阿里云6分钟零基础教程+大模型APIKey配置、Skill集成。OpenClaw作为2026年主流的AI自动化助理平台,可通过阿里云轻量服务器实现7×24小时稳定运行,并快速接入钉钉,让AI在企业群聊、个人工作流中自动执行任务、处理消息、生成内容。很多零基础用户因地域选择错误、端口未放行、钉钉配置遗漏、模型API对接失败,导致部署失败或服务无法正常使用。本文基于
2026年如何集成OpenClaw?本地4分钟超全部署+大模型APIKey配置、Skill集成步骤。OpenClaw作为2026年主流的AI自动化助理平台,可通过阿里云轻量服务器实现7×24小时稳定运行,并快速接入钉钉,让AI在企业群聊、个人工作流中自动执行任务、处理消息、生成内容。很多零基础用户因地域选择错误、端口未放行、钉钉配置遗漏、模型API对接失败,导致部署失败或服务无法正常使用。本文基于
2026年OpenClaw如何部署?华为云7分钟喂饭级部署+大模型APIKey配置、Skill集成教程。OpenClaw作为2026年主流的AI自动化助理平台,可通过阿里云轻量服务器实现7×24小时稳定运行,并快速接入钉钉,让AI在企业群聊、个人工作流中自动执行任务、处理消息、生成内容。很多零基础用户因地域选择错误、端口未放行、钉钉配置遗漏、模型API对接失败,导致部署失败或服务无法正常使用。本文