从零构建能自我优化的AI Agent:Reflection和Reflexion机制对比详解与实现
AI能否从错误中学习?Reflection与Reflexion Agent通过生成-反思-改进循环,实现自我优化。前者侧重内容精炼,后者结合外部研究提升准确性,二者分别适用于创意优化与知识密集型任务。
企业级 AI 模型无代码落地指南:基于阿里云工具链,从 0 到 1 实现业务价值
某汽车零部件厂商通过阿里云PAI、OSS等工具,实现无代码AI质检落地:仅用控制台操作完成数据治理到部署,质检效率提升3倍,模型周期从2月缩至2周。本文详解全栈可视化方案,助力企业零代码落地AI。
AMD Ryzen AI Max+ 395四机并联:大语言模型集群推理深度测试
本文介绍了使用四块Framework主板构建AI推理集群的过程,并基于AMD Ryzen AI Max+ 395处理器进行大语言模型推理性能测试,重点评估其并行推理能力及集群表现。
Windows无法连接到打印机,请检查打印机名并重试 - 配置Windows 共享打印机出错;
WIN7共享打印机无法被WIN11连接,出现错误代码0x0000011b或0x00000709,可能是系统版本不兼容所致。本文提供多个轻量级修复工具,无需安装,双击即用,专为解决此类小问题设计,操作简单,适合普通用户快速修复打印机连接异常。
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——日志采集与数据同步
本资料全面介绍大数据处理技术架构,涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容,适用于构建企业级数据平台体系。
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
Jupyter MCP服务器基于模型上下文协议(MCP),实现大型语言模型与Jupyter环境的无缝集成。它通过标准化接口,让AI模型安全访问和操作Jupyter核心组件,如内核、文件系统和终端。本文深入解析其技术架构、功能特性及部署方法。MCP服务器解决了传统AI模型缺乏实时上下文感知的问题,支持代码执行、变量状态获取、文件管理等功能,提升编程效率。同时,严格的权限控制确保了安全性。作为智能化交互工具,Jupyter MCP为动态计算环境与AI模型之间搭建了高效桥梁。
PINN应用案例:神经网络求解热扩散方程高质量近似解
本文探讨了物理信息神经网络(PINN)在求解一维热扩散方程中的应用,对比分析了多层感知器(MLP)、残差网络(ResNet)和Wang2020架构的性能。PINN通过构建损失函数整合偏微分方程残差、边界条件和初始条件,实现对物理系统的近似求解。实验结果表明,传统架构如MLP和ResNet虽能大致还原解析解,但在部分区域存在显著偏差;而Wang2020架构因专门设计以应对PINN训练挑战,表现更为优越,与解析解高度一致。研究还揭示了PINN训练中“平台期后突变”的优化特性,并提出通过构造满足约束条件的网络架构以简化多目标优化问题,为未来研究提供了新方向。
千万级数据秒级响应!碧桂园基于 EMR Serverless StarRocks 升级存算分离架构实践
碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构,解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题,显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍,查询出错率减少30倍,集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验,还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。
人工智能平台 PAI DistilQwen2.5-DS3-0324发布:知识蒸馏+快思考=更高效解决推理难题
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列,包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建,显著提升推理速度,使得在资源受限的设备和边缘计算场景中,模型能够高效执行复杂任务。实验显示,DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出,其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。
MCP与A2A协议比较:人工智能系统互联与协作的技术基础架构
本文深入解析了人工智能领域的两项关键基础设施协议:模型上下文协议(MCP)与代理对代理协议(A2A)。MCP由Anthropic开发,专注于标准化AI模型与外部工具和数据源的连接,降低系统集成复杂度;A2A由Google发布,旨在实现不同AI代理间的跨平台协作。两者虽有相似之处,但在设计目标与应用场景上互为补充。文章通过具体示例分析了两种协议的技术差异及适用场景,并探讨了其在企业工作流自动化、医疗信息系统和软件工程中的应用。最后,文章强调了整合MCP与A2A构建协同AI系统架构的重要性,为未来AI技术生态系统的演进提供了方向。
信息检索系统评估指标的层级分析:从单点精确度到整体性能度量
本文深入探讨了信息检索系统(如搜索引擎)的评估机制,从用户行为特征出发,设计了一系列量化指标以衡量搜索结果的相关性和有效性。核心内容包括精确度(Precision)、Precision@K(聚焦前K个结果)、Average Precision@K(考虑位置权重)以及MAP@K(系统整体性能评估)。通过实际案例分析,展示了如何用这些指标评估搜索系统的质量,并强调高质量系统需在多维度上表现优异,以契合用户真实需求和行为模式。文章为优化信息检索系统提供了科学指导框架。
阿里妈妈基于 Flink+Paimon 的 Lakehouse 应用实践
本文总结了阿里妈妈数据技术专家陈亮在Flink Forward Asia 2024大会上的分享,围绕广告业务背景、架构设计及湖仓方案演进展开。内容涵盖广告生态运作、实时数仓挑战与优化,以及基于Paimon的湖仓方案优势。通过分层设计与技术优化,实现业务交付周期缩短30%以上,资源开销降低40%,并大幅提升系统稳定性和运营效率。文章还介绍了阿里云实时计算Flink版的免费试用活动,助力企业探索实时计算与湖仓一体化解决方案。
京东商品详情优惠券API接口全攻略
京东商品详情优惠券API接口为电商开发者和商家提供了精准查询、获取详细信息及实时监测优惠券状态的功能。通过商品ID,可筛选出特定商品的定向或店铺通用优惠券,获取面额、使用门槛、领取条件等详尽信息,并监测优惠券的领取情况。该接口支持多种筛选参数,满足个性化需求,助力电商业务拓展与创新。示例代码展示了如何使用Python调用此接口,实现优惠券信息的高效获取。
【独家揭秘2025】VMware Workstation Pro虚拟机:免费安装教程大放送,一键解锁操作系统模拟神器!
VMware Workstation Pro 是由威睿(VMware)公司开发的一款功能强大的桌面虚拟化软件,允许用户在同一台物理计算机上同时运行多个操作系统,如Windows、..
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 构建 LakeHouse 湖仓数据平台
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台,实现了数据与 AI 技术的有效融合,解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台,最终实现不同场景下整体性能提升50%以上,同时综合成本下降30%。
Transformer 学习笔记 | Encoder
本文记录了学习Transformer模型过程中对Encoder部分的理解,包括多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和前馈网络(Feed-Forward Network)的工作原理。每个Encoder Layer包含残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization),以缓解梯度消失问题并稳定训练过程。文中详细解释了Q、K、V的含义及缩放点积注意力机制(Scaled Dot-Product Attention),并通过图解展示了各组件的工作流程。欢迎指正。
2026:智能体元年 —— 从“对话框”到“数字物种”的进化跃迁
如果说 2023 年是“大模型”的惊艳亮相,那么 2026 年将被定义为 Agent(智能体)元年。AI 的形态正在发生质变:它不再只是一个被动回答问题的 Chatbot,而是进化为具备感知、决策、行动能力的自主“数字物种”。本文将综合技术架构与科学范式,深度拆解这一场正在发生的生产力革命。
向量数据库技术内核:从存储到检索,拆解其高效运作的秘密
本文深入剖析向量数据库从存储到检索的工程实现,揭秘其高效运作的核心机制。不同于传统数据库,它通过近似最近邻(ANN)、向量压缩与分层索引(如HNSW)等技术,在高维空间中以“算得少”实现“查得快”。文章结合真实场景,揭示其本质:不是追求绝对精确,而是工程权衡下的极致优化,是AI时代数据检索的实用化落地。
HTTP与Socks5:功能边界及场景适配
本文深入解析Socks5与HTTP协议的核心差异:HTTP是专用于Web通信的应用层协议,支持丰富的请求交互;Socks5则是通用代理协议,可转发各类网络流量,适用多场景。二者定位不同,一为“专用通信语言”,一为“全能流量中介”。文章从机制、功能与应用场景对比,助你精准选型,提升网络效率与安全。
真实案例复盘:从“三套烟囱”到 All in ES,这家企业如何砍掉 40%运维成本
某泛娱乐平台面临搜索架构复杂、成本高企难题,通过阿里云Elasticsearch实现日志、搜索、向量一体化重构。借助Serverless化与混合存储,成本降60%,运维统一,查询效率倍增,验证了“All in ES”极简架构在AI时代的高效与可扩展性。
参加2025高德空间智能开发者大赛全国总决赛感悟-坚定空间智能之路
文章带你全面的回顾2025年高德空间智能开发者大赛的全部过程,从初赛到决赛,精彩纷呈,不仅有对参赛项目的介绍,也对本次活动中的硬核技术和产品功能进行了深度介绍。同时也分享了博主的参赛历程,所思所感,请您指正。
AI数字人厂商的技术发展与行业生态分析
AI数字人融合语音识别、自然语言处理与3D建模等技术,正加速应用于金融、教育、医疗等领域。依托大模型与多模态交互,实现拟人化智能服务。世优科技推出“波塔AI数字人”,支持定制化形象与实时交互,助力政企数字化升级。行业快速发展的同时,也面临隐私、伦理与标准化挑战,需多方协同推进。
Pandabuy复制指南:淘宝1688代购系统搭建
Pandabuy以“反向海淘”模式为核心,助力海外用户代购中国商品,主打欧美市场。通过物流收费、佣金、汇率差等多元盈利,两年营收达40亿元。依托网红营销、低价策略与社区运营,实现高速增长。系统搭建推荐微服务架构,对接淘宝1688 API,强化合规与供应链管理,结合SEO、社媒营销及风控体系,打造高效安全的国际代购平台。
当下数字人定制平台哪家好?实测后我推荐它
2025年数字人已成商业基础设施,市场规模突破480亿。本文亲测来灵数字人、腾讯智影、百度曦灵、小冰、Synthesia五大平台,从客服、直播、内容生产三大场景出发,揭示选型关键:不看功能多全,而看是否适配业务。真正赢家,是选对场景、匹配流程、坚持12个月以上投入的企业。
用错工具比没工具更可怕:Ansible vs Terraform 实战对比,用最接地气的方式讲清楚
用错工具比没工具更可怕:Ansible vs Terraform 实战对比,用最接地气的方式讲清楚
速卖通商品详情API秘籍!轻松获取SKU属性数据
速卖通商品详情API(aliexpress.item.get)支持通过编程获取商品标题、价格、SKU、库存、销量、物流模板、评价及店铺信息,适用于价格监控、选品分析等场景。接口支持多语言返回,采用AppKey+AppSecret+Token认证,需签名验证,确保安全调用。
【清爽加速】Windows 11 Pro 24H2-Emmy精简系统
“清爽加速”Windows 11 Pro 24H2 针对老旧或低配设备,通过精简系统、优化服务与简化装机流程,降低资源占用,提升运行流畅度,兼顾安全性与稳定性,让老设备也能轻松应对日常办公与轻度娱乐需求。
【跨国数仓迁移最佳实践5】MaxCompute近线查询解决方案助力物流电商等实时场景实现高效查询
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开,逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第5篇,解析跨国数仓迁移背后的性能优化技术。 注:客户背景为东南亚头部科技集团,文中用 GoTerra 表示。
模型微调不再被代码难住!PAI和Qwen3-Coder加速AI开发新体验
通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源,阿里云人工智能平台 PAI 支持云上一键部署 Qwen3-Coder 模型,并可在交互式建模环境中使用 Qwen3-Coder 模型。
MXFP4量化:如何在80GB GPU上运行1200亿参数的GPT-OSS模型
GPT-OSS通过MXFP4量化技术实现1200亿参数模型在单个80GB GPU上的高效运行,将权重压缩至每参数4.25位,大幅降低内存需求,同时保持高精度和竞争力的基准性能,为大规模模型部署提供了新思路。
【ICML2025】大模型后训练性能4倍提升!阿里云PAI团队研究成果ChunkFlow中选
近日,阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案,针对处理变长和超长序列数据的性能问题,提出了以 Chunk 为中心的训练机制,支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务,在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益,大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。
机器人路径规划和避障算法matlab仿真,分别对比贪婪搜索,最安全距离,RPM以及RRT四种算法
本程序基于MATLAB 2022A实现机器人路径规划与避障仿真,对比贪婪搜索、最安全距离、RPM和RRT四种算法。通过地图模拟环境,输出各算法的路径规划结果,展示其在避障性能与路径优化方面的差异。代码包含核心路径搜索逻辑,并附有测试运行图示,适用于机器人路径规划研究与教学演示。
AI 搜索 MCP 最佳实践
本文介绍了如何通过 MCP 协议,快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具,帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。
Cosmos on PAI系列一:PAI-Model Gallery云上一键部署NVIDIA Cosmos Reason-1
本篇文章介绍 Cosmos 最新世界基础模型 Cosmos Reason-1 如何在阿里云人工智能平台 PAI 上进行快速部署使用。
Git仓库创建与代码上传指南
本教程介绍了将本地项目推送到远程Git仓库的完整流程,包括初始化本地仓库、添加和提交文件、创建远程仓库、关联远程地址及推送代码。同时,还提供了`.gitignore`配置、分支管理等可选步骤,并针对常见问题(如认证失败、分支不匹配、大文件处理及推送冲突)给出了解决方案。适合初学者快速上手Git版本控制。
Pandas数据合并:10种高效连接技巧与常见问题
在数据分析中,数据合并是常见且关键的步骤。本文针对合并来自多个来源的数据集时可能遇到的问题,如列丢失、重复记录等,提供系统解决方案。基于对超1000个复杂数据集的分析经验,总结了10种关键技术,涵盖Pandas库中`merge`和`join`函数的使用方法。内容包括基本合并、左连接、右连接、外连接、基于索引连接、多键合并、数据拼接、交叉连接、后缀管理和合并验证等场景。通过实际案例与技术原理解析,帮助用户高效准确地完成数据整合任务,提升数据分析效率。
面向 MoE 和推理模型时代:阿里云大数据 AI 产品升级发布
2025 AI 势能大会上,阿里云大数据 AI 平台持续创新,贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势,带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级,助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。
LIDC-IDRI肺结节数据集分割策略
本文介绍了使用LIDC-IDRI开源数据集进行肺癌检测项目的完整流程,包括数据预处理、训练分割模型和分类模型三个主要步骤。首先,下载包含患者DICOM文件的数据集;其次,克隆预处理代码并配置Pylidc库以生成肺部遮罩图像;最后,通过脚本准备数据集并创建元数据文件。文章还提供了相关GitHub资源链接,帮助读者更好地理解和实现项目。
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现:从经典模型到现代变体
生成对抗网络(GAN)的训练效果高度依赖于损失函数的选择。本文介绍了经典GAN损失函数理论,并用PyTorch实现多种变体,包括原始GAN、LS-GAN、WGAN及WGAN-GP等。通过分析其原理与优劣,如LS-GAN提升训练稳定性、WGAN-GP改善图像质量,展示了不同场景下损失函数的设计思路。代码实现覆盖生成器与判别器的核心逻辑,为实际应用提供了重要参考。未来可探索组合优化与自适应设计以提升性能。
Flink + Doris 实时湖仓解决方案
本文整理自SelectDB技术副总裁陈明雨在Flink Forward Asia 2024的分享,聚焦Apache Doris与湖仓一体解决方案。内容涵盖三部分:一是介绍Apache Doris,一款高性能实时分析数据库,支持多场景应用;二是基于Doris、Flink和Paimon的湖仓解决方案,解决批流融合与数据一致性挑战;三是Doris社区生态及云原生发展,包括存算分离架构与600多位贡献者的活跃社区。文章深入探讨了Doris在性能、易用性及场景支持上的优势,并展示了其在多维分析、日志分析和湖仓分析中的实际应用案例。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。