阿里云 AI 搜索开放平台新功能发布：新增GTE自部署模型
阿里云 AI搜索开放平台正式推出 GTE 多语言通用文本向量模型（iic/gte_sentence-embedding_multilingual-base）
Python 实战：用 API 接口批量抓取小红书笔记评论，解锁数据采集新姿势
小红书作为社交电商的重要平台，其笔记评论蕴含丰富市场洞察与用户反馈。本文介绍的小红书笔记评论API，可获取指定笔记的评论详情（如内容、点赞数等），支持分页与身份认证。开发者可通过HTTP请求提取数据，以JSON格式返回。附Python调用示例代码，帮助快速上手分析用户互动数据，优化品牌策略与用户体验。
【项目总结】快瞳医疗化验单的OCR识别
快瞳科技通过图像识别技术，成功解决了医疗化验单OCR识别难题。项目要求精准识别表格内容，尤其是化验数值和名称，准确率达85%以上。针对化验单来源多样、干扰因素多的问题，团队采用智能文档抽取模型、opencv技术（如霍夫变换）进行图片扶正与裁剪，优化识别精度。最终，项目不仅达到药企要求，还实现超越，为医疗行业智能化转型提供了高性价比解决方案，助力快瞳科技在医疗信息化领域树立良好口碑。
DAPO: 面向开源大语言模型的解耦裁剪与动态采样策略优化系统
DAPO（Decoupled Clip and Dynamic Sampling Policy Optimization）是由字节跳动提出的一种突破性的开源大语言模型强化学习系统。基于Qwen2.5-32B基础模型，DAPO在AIME 2024测试中以50分的优异成绩超越了现有最佳模型，
linux命令详细说明以及案例
本文介绍了常用的 Linux 命令及其详细说明和示例，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（更改目录）、`rm` 和 `mv`（删除与移动文件）、`grep`（搜索文本）、`cat`（显示文件内容）以及 `chmod`（更改文件权限）。每个命令均配有功能描述、选项说明及实际案例，帮助用户更好地掌握 Linux 命令的使用方法。
AI大模型运维开发探索第四篇：智能体分阶段演进路线
本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。
淘宝图片搜索商品列表API接口全攻略
淘宝图片搜索API（拍立淘）通过上传图片快速检索淘宝/天猫相似商品，支持标题、价格、销量等信息返回。核心功能包括以图搜图、商品筛选和分页查询，具备高效性、准确性和多语言支持。开发者需注册账号、创建应用并申请权限后调用接口，适用于电商平台、比价工具等场景。
Hologres × PAI × DeepSeek 搭建 RAG 检索增强对话系统
本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于DeepSeek大模型的RAG（检索增强生成）服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与阿里云自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成了大语言模型和RAG技术的对话系统服务，显著缩短部署时间，并提高问答质量。部署步骤包括准备Hologres向量检索库、部署基于DeepSeek的RAG服务、通过WebUI进行模型推理验证，以及通过API调用进行模型推理验证。Hologres还提供了特色功能支持，如高性能向量计算等。
一个项目能长期活下去，靠的从来不是模型
AI项目成败关键不在模型强弱，而在于系统性生存能力：厘清责任边界、接纳不确定性、严控复杂度、建立止损机制、允许模型“不万能”、并在模型成功时保持克制。真正活久的项目，清醒、务实、敬畏现实。
智能体对传统行业冲击:中后台，才是产业重塑的第一现场
本文探讨AI从“流程自动化”迈向“认知自主化”后，对传统行业结构性变革的影响：中后台（非一线岗位）正率先被智能体重构——因其任务具数字原生性、决策密度高、协调成本大。供应链、财务、人力三大场景首当其冲。组织正加速演进为“沙漏型”：价值重心转向决策自动化与智能体策略成熟度。（239字）
RAG 不是万能解，这些场景你一开始就不该用
RAG并非万能，默认滥用反致系统复杂、效果难测。它仅解决“信息获取”，不提升模型能力。最适合四类场景：动态知识更新、需答案溯源、长尾问题密集、需求尚不明确。慎用于强推理、隐性经验、高实时性及高确定性要求场景。核心判断：问题是“找不到信息”，还是“不会处理信息”？
别再刷短视频了！你的赛博替身正在工厂拧螺丝：揭秘 AI Agent 搭建师
本文揭秘AI Agent搭建师这一新兴职业：不教人用AI，而是教人“克隆”24小时在线、永不摸鱼的数字分身。涵盖认知架构、提示词工程、RAG增强、自动化流、工具调用、自主循环、记忆持久化等12大核心能力，揭示如何将AI从聊天机器人升级为可落地的“数字合伙人”。
数据语义层 vs 宽表模式：哪种架构更适合 AI 时代的数据分析？
用户零等待指标交付，逻辑变更分钟级生效，无需 ETL；100%一致口径，所有人与 AI 通过同一语义层访问数据；无缝对接 AI，语义层为 AI 提供标准化查询 API。
1688商品列表API接口快速上手指南
本文介绍如何通过1688开放平台官方API，合规高效地获取店铺商品列表数据。以`item_search_shop`接口为例，详解请求参数、签名生成规则与调用限制，结合Python实战实现稳定采集。强调签名安全、频率控制与数据合规使用，助力B2B电商分析、选品监控等场景高效落地。（238字）
大模型从“瞎聊”到“干活”：指令微调核心逻辑全拆解
本文深入浅出解析大模型指令微调核心技术，从“能聊”到“会干”的关键跃迁。通过“教小孩做事”类比，拆解指令微调原理，详解数据格式、质量与策略三要素，提供16G显卡可跑的四步实操流程，并结合效果评估与未来趋势，助力新手快速掌握让大模型精准执行任务的核心方法。
Python | K折交叉验证的参数优化的支持向量机回归（SVR）预测及可视化算法
本教程系统讲解基于Python的SVR回归预测，涵盖数据处理、模型训练、K折交叉验证及贝叶斯、随机、网格搜索等参数优化方法，适用于多领域回归任务，附完整代码与可视化实现。
基于深度学习的驾驶员行为检测系统
本研究聚焦基于深度学习的驾驶员行为检测系统，针对传统传感器方法局限，提出融合YOLOv8与计算机视觉的新方案，实现对疲劳、分心驾驶等行为的精准实时识别，提升行车安全，推动智能交通与自动驾驶发展。
【AI大模型面试宝典七】- 训练优化篇
【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点：从MDP、贝尔曼方程到策略梯度、Actor-Critic框架，详解价值函数、优势函数与GAE等高频概念，结合蒙特卡洛与TD方法的偏差方差权衡，助你系统掌握RL原理与面试要点，轻松应对大模型算法挑战！
北斗GPS卫星授时服务器运行介绍
北斗GPS授时服务器通过接收GNSS卫星信号，利用NTP/PTP协议输出精准时间，部分设备如SYN2136系列还支持串口RMC语句输出。本文介绍冷启动（需数分钟）、温启动（数十秒至数分钟）、热启动（数秒）的区别，以及常用通信语句GGA与RMC的对比。RMC提供位置、速度、航向和时间等全面信息，更适用于导航等综合场景，而GGA主要用于基础定位。根据需求选择合适模式与语句，可提升授时效率与精度。（238字）
京东商品评论API使用指南
京东商品评论API是京东开放平台提供的核心接口，用于查询指定SKU的用户评论数据，涵盖评分、内容、晒单图片、追评等信息。适用于电商分析、口碑监控等场景。需通过京东联盟申请appkey/appsecret授权调用，遵循平台规则与频率限制，严禁非合规爬取。
十、HQL：排序、联合与 CTE 高级查询
Hive 查询不仅能查，还能查得漂亮、高效。我们这次聚焦 HQL 中的高级技巧——从 ORDER BY 到 SORT BY、DISTRIBUTE BY 与 CLUSTER BY，带你理解排序在分布式环境中的执行逻辑；再深入讲解 UNION 与 CTE 等查询组织方式，帮你将复杂 SQL 拆解得更清晰。我还特意写了丰富示例与实战练习，适合正在提升 Hive 查询能力的你阅读、收藏和练习。
七、深入 Hive DDL：管理表、分区与洞察元数据
在日常使用 Hive 的过程中，我们不仅要会建表，更要学会灵活地维护和管理已有的数据结构。从添加字段到修改分区，从查看元数据到删除表或清空数据，掌握这些 DDL 操作和常用的 SHOW 命令，就像掌握了一套管理数据仓库的“万能钥匙”。这次将带你一步步熟悉这些命令的用法和实际应用场景，配合清晰的语法示例与练习题，帮助你更轻松地驾驭 Hive 数据管理的日常工作。
1688图片搜索相似商品API指南
1688图片搜索相似商品API基于图像识别技术，支持通过图片查找平台内相似商品，提供商品信息与相似度评分，适用于以图搜货、比价、供应链寻源等场景，提升采购效率。
打破 IK 分词“架构陷阱”——阿里云 ES Serverless 索引级词典的完美热更新实践
本文将通过一个真实事故的复盘，解析开源 IK 分词器架构设计中的不足，并介绍阿里云 ES Serverless 如何通过“索引级词典”能力，彻底解决热更新引发的搜索错配问题。
活动报名 | Apache Spark Meetup · 上海站，助力企业构建高效数据平台
2025年12月20日，上海 · 阿里巴巴徐汇滨江园区，Apache Spark Meetup 助力企业构建高效数据平台，欢迎报名！
AI 十大论文精讲（六）：拆解 LLM 智能体的 “通用密码”
本文解读复旦NLP团队2023年重磅综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》，系统剖析LLM智能体“大脑-感知-行动”三大核心模块，涵盖单智能体、多智能体、人机协作与智能体社群四大应用场景，提炼工具SKMA体系、安全护栏、结果检查三大落地要点，并提出AGI路径、虚拟到物理迁移等开放问题，为构建通用智能体提供统一范式，被誉为该领域“入门圣经”。
发票验真API：基于权威数据源与阿里云平台的发票验真代码解析
发票验真迈向智能化新阶段，融合OCR识别与权威查验平台，实现全票种自动化验真。一站式接口高效、安全、可溯，支持批量处理与高并发调用，显著提升效率、降低合规风险，助力企业构建智能财税风控体系。（238字）
企业级 AI 数据分析“专家”——Data Agent 推动数据分析民主化
Data Agent（数据智能体）正从辅助工具向企业核心数据分析中枢演进，推动“人人都是分析师”的愿景落地。
AI 十大论文精讲（三）：RLHF 范式奠基 ——InstructGPT 如何让大模型 “听懂人话”
本文解读AI十大核心论文之二——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》。该论文提出RLHF框架，通过“监督微调-奖励建模-强化学习”三步法，首次实现大模型与人类意图的有效对齐，推动GPT-3进化为更安全、可信的InstructGPT，奠定ChatGPT等后续模型的技术基石，开启大模型“从博学到好用”的新时代。
闲鱼商品详情API接口指南
闲鱼商品详情API（Goodfish.item_get）为开发者提供通过商品ID获取标题、价格、图片、卖家等信息的接口，采用RESTful风格与JSON格式，支持价格监控、数据分析及第三方应用集成。
基于python大数据的高考志愿推荐系统
本研究基于数据挖掘技术，结合Django、Vue.js与MySQL等技术构建高考志愿推荐系统，整合高校信息与历年录取数据，通过算法模型为学生提供个性化、科学化的志愿填报建议，提升决策准确性与教育资源配置效率。
亚马逊商品详情 API 秘籍！轻松获取 SKU 属性数据
亚马逊商品详情API是官方接口，通过ASIN获取商品标题、价格、库存、评价等50余项数据，支持多站点查询。包含Product Advertising API与MWS两类，分别用于商品信息获取和卖家店铺管理，采用AWS4-HMAC-SHA256认证，保障请求安全。
UPN512技术架构白皮书
随着AI算力超节点的演进，xPU Scale up 系统遇到新的挑战，基于此，阿里云提出UPN（Ultra Performance Network）架构，旨在构建“大规模、高性能、高可靠、低成本、可扩展” 的 Scale up 网络系统，本文阐述UPN512系统的关键架构设计。
搭建实时足球比分系统从零到一的实战指南
构建实时足球比分系统需聚焦数据流架构：从API/爬虫获取数据，经后端处理存储，通过REST/WebSocket提供接口，前端展示。推荐使用专业API保障稳定性，结合Python/Node.js、PostgreSQL/MongoDB、Redis缓存与WebSocket实现实时推送。优先考虑法律合规与高并发应对，建议逐步迭代开发，亦可借助现成插件或服务快速上线。（238字）
从零搭建RAG应用：跳过LangChain，掌握文本分块、向量检索、指代消解等核心技术实现
本文详解如何从零搭建RAG（检索增强生成）应用，跳过LangChain等框架，深入掌握文本解析、分块、向量检索、对话记忆、指代消解等核心技术，提升系统可控性与优化能力。
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。
