从早期的传统BI，到敏捷BI，再到智能BI，BI工具正逐步进化为具备类人推理能力的数字助手。Gartner预测，到2025年，增强型消费者体验将首次推动增强型BI（ABI）能力的采用率超过50%，这将深刻重塑企业的业务流程与决策模式，“人人都是数据消费者”的时代正加速到来。

本文从开发者视角解析App Trace技术的关键功能与实现方法，涵盖传参安装、一键拉起和快速安装技术。详细介绍了Android和iOS平台的具体实现代码与配置要点，探讨了参数丢失、跨平台一致性及iOS限制等技术挑战的解决方案，并提供了测试策略、监控指标和性能优化的最佳实践建议，帮助开发者提升用户获取效率与体验。

本文介绍了 阿里云 AI 搜索开放平台作提供丰富的 AI 搜索组件化服务，兼容主流开发框架 LangChain和 LlamaIndex，支持搜索专属大模型、百炼等大模型服务，以及 Elasticsearch、Havenask 等开源引擎。用户可灵活调用多模态数据解析、大语言模型、效果测评等数十个服务，实现智能搜索、检索增强生成（RAG）、多模态搜索等场景的搭建。

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本文将为您带来“DeepSeek R1+Qwen 大模型蒸馏和微调训练”最佳实践。阿里云 PAI 平台提供了围绕 DeepSeek 模型的最佳实践，涵盖快速部署、应用搭建、蒸馏和微调等环节，帮助开发者高效利用计算资源，使用 Model Gallery 功能，轻松完成部署与微调任务。

大模型涌现能力的出现标志着人工智能发展的一个重要转折点。这些能力不是通过专门编程获得的，而是模型规模达到临界点时自然产生的质变。这种现象不仅证明了规模在人工智能发展中的关键作用，也为我们理解智能的本质提供了新的视角。涌现能力的出现预示着人工智能正从专门化工具向通用智能系统转变。随着模型规模的继续扩大和架构的不断优化，我们可能会看到更多令人惊讶的能力涌现。

MCP与Function Call是大模型应用的两大关键技术。前者是跨模型、标准化的通信协议，实现多工具动态集成；后者是模型调用外部函数的内置机制。MCP如同“蓝牙协议”，支持多设备互联互通，具备高兼容性与扩展性；Function Call则像“语音助手”，依赖特定模型完成具体任务。二者在功能上互补：MCP构建通用接口层，解耦模型与工具；Function Call负责意图解析与指令生成。

本文系统介绍了AI开发核心技术：SpringAI、LangChain4J与LangChain框架对比，智能体设计原理，RAG增强生成、Tool Calling工具调用、MCP协议、向量知识库等关键技术，并结合实际项目讲解AI集成、模型选型、私有化部署、流式输出、上下文管理及大模型幻觉解决方案，涵盖从架构设计到落地优化的完整实践路径。（239字）

别再一把梭哈了：聊聊文件格式里的压缩取舍——Snappy 和 Zstd 到底怎么选？

别再裸奔搞监控了！一篇带你上手 Prometheus+Grafana 的实战指南

本文详解Selenium操作Edge浏览器时常见的“版本不匹配”和“进程冲突”问题，分析报错根源，并提供手动替换驱动与webdriver-manager自动管理两种解决方案，助你高效稳定实现浏览器自动化。

本教程将推出Python实现的XGBoost回归预测，结合网格搜索调参与SHAP可解释性分析，涵盖数据处理、模型训练、可视化及结果保存，助力科研论文提升模型可解释性，附完整代码与保姆级环境配置指南。

当AI艺术迈入生态竞争时代，十位创作者正重塑未来。他们超越技术炫技，以生态构建、商业创新与跨界影响力开辟新疆域。从乾元AIGC的多维赋能，到林响的数字乡建，再到织梦人的互动叙事，他们定义规则，连接技术与人文，成为AI艺术时代的建筑师与引路人。

Embedding是一种将词语、图像等信息转化为低维稠密向量的技术，使计算机能捕捉语义关系。不同于传统One-Hot编码，Embedding通过空间距离表达语义相似性，如“国王-男人+女人≈王后”，广泛应用于NLP、推荐系统与大模型中，是AI理解世界的基石。

DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术，将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中，显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明，DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异，尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。 本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估，并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。

阿⾥云Milvus是⼀款云上全托管服务，提供⼤规模向量数据的相似性检索服务。100%兼容开源Milvus，在开源版本的基础上增强了可扩展性，具备易⽤性、可⽤性、安全性、低成本与⽣态优势。阿⾥云Milvus可以⽀持⼏乎所有涉及到向量搜索的场景。例如检索增强⽣成RAG，以及经典的搜索推荐、多模态检索等。阿里云Milvus可存储百炼产生的向量数据，并进行大规模向量数据的检索。本文将重点介绍这一过程的方案。

中国科学院文献情报中心发布的《国际期刊预警名单》旨在防范学术不端与不当出版行为，保护科研生态良性发展。2025年版本聚焦两大问题：学术不端（如引用操纵、论文工厂）和不利于中国学术成果国际化传播的行为（如中国作者占比过高或APC费用不合理）。预警名单动态调整，发布时点从年底改为年初，便于科研人员及时调整投稿策略。被列入预警名单的期刊可能影响职称评审及科研经费认可，建议优先选择中科院分区表推荐期刊，警惕“快速代发”陷阱，并关注期刊官网声明。未来科研生态将更注重规范化与原创性，推动高质量学术发表。维护健康的学术环境对提升中国科研全球影响力至关重要。

本文将探讨在日志场景下，使用阿里云Elasticsearch Serverless相较于基于ECS自建Elasticsearch集群的成本与性能优势，展示如何通过Serverless架构实现高达 70%以上的成本节约。

2026年，AI从“能说会写”的模型跃升为“能想会做”的智能体：目标驱动、自主规划、调用工具、持续修正。它不再仅是工具，更成为现实世界的参与者。人类由此面临根本命题——重定义“参与者”，重构角色、责任与文明边界。（239字）

MLflow / Feast 实战手记：MLOps 不是装工具，是治内伤

在AGI浪潮下，阿里云开发者需重塑职业路径：从写代码转向设计AI Agent目标与推理链路。掌握“逻辑蒸馏”、多代理协同与意志对齐，构建可沉淀的数字资产，实现从线性产出到指数级价值跃迁，抢占智能时代新高地。（239字）

本文介绍如何通过“模型微调”将通用大模型打造成特定领域的专家助手，聚焦Web安全场景，借助LLaMA Factory实现零代码、可视化微调。涵盖微调原理（如LoRA、量化）、全流程操作及效果评估，帮助用户低成本构建专属高性能AI模型。

随着AI、图形学等技术进步，数字人产业快速发展。2025年我国相关企业超1200家，规模突破300亿元。阿里、华为、腾讯、世优科技等企业在电商、通信、社交、AI交互等领域领先，推动数字人在金融、政务、教育等场景落地。技术趋同下，全栈能力与行业理解成竞争关键。

风控不是算账，是“盯人”——聊聊 CEP 在风控与监控里的那些真本事

Java命名规范涵盖包、类、方法、变量等命名规则。包名全小写，类名首字母大写采用驼峰法，接口常用形容词，抽象类以Abstract/Base开头，异常类以Exception结尾，方法名小写驼峰，常量全大写用下划线分隔，枚举值按常量规范命名，提升代码可读性与一致性。

C++基本数据类型包括bool、char、int、float、double等，支持signed、unsigned、short、long修饰。wchar_t用于宽字符，typedef可为类型定义别名，enum定义枚举常量。支持static_cast、dynamic_cast、const_cast和reinterpret_cast四种类型转换，实现安全或强制类型变换。

本文深度评测阿里云、亚马逊、科大讯飞、玄晶引擎、安恒五款数字员工，围绕架构兼容性、开发友好度、性能稳定性三大维度，结合实测数据与企业案例，为开发者提供选型指南与避坑建议。

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本系统基于Spring Boot、Vue与MySQL技术，融合大数据与AI算法，构建个性化健康饮食管理平台。结合用户身体状况、目标需求，智能推荐营养方案，助力科学饮食与健康管理。

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数字内容正重塑阅读方式，而EPUB作为开放电子书标准，在Mac平台的体验却参差不齐。本文从工程师视角解析EPUB文件结构、渲染机制与跨平台兼容难题，探讨为何同一EPUB文件在不同阅读器中呈现效果迥异，涉及字体、排版、目录、多媒体支持等技术细节，并结合用户反馈与开发实践，揭示提升EPUB阅读体验的关键路径。

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幽默风趣地解析监督学习与非监督学习的区别与应用场景，通过生动比喻和直观图表，帮你在轻松阅读中找到AI学习的最佳路径，轻松掌握机器学习的核心概念。

本内容详细介绍了算法备案与大模型备案的流程、审核重点及两者关系。算法备案覆盖生成合成类等5类算法，需提交安全自评估报告，审核周期约2个月；大模型备案针对境内公众服务的大模型，涉及多维度审查，周期3-6个月。两者存在前置条件关系，完成算法备案是大模型备案的基础。阿里云提供全流程工具支持，包括合规预评估、材料校验和进度追踪，助力企业高效备案。此外，文档解答了常见问题，如算法迭代是否需重新备案，并解析政策红利与技术支持，帮助企业降低合规成本、享受补贴奖励。适用于需了解备案流程和技术支持的企业和个人开发者。

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

AI时代飞速发展，大模型和AI的应用创新不断涌现，面对百花齐放的AI模型，阿里云计算平台大数据AI解决方案总监魏博文分享如何通过阿里云提供的大数据AI一体化平台，解决企业开发难、部署繁、成本高等一系列问题，让中小企业快速搭建AI应用。

小红书作为热门生活方式平台，拥有海量用户生成内容。通过其笔记详情接口，开发者可获取指定笔记的完整内容、作者信息及互动数据（点赞、评论、收藏数等），助力内容分析与市场调研。接口采用HTTP GET请求，需提供笔记ID，响应数据为JSON格式。注意小红书有严格反爬虫机制，建议使用代理IP并控制请求频率。

本文记录了笔者学习Transformer的过程，重点介绍了填充（padding）和掩码（masking）机制。掩码确保解码器只依赖于之前的位置，避免信息泄露，保持因果关系及训练与推理的一致性。通过线性层和softmax函数生成输出概率，并使用梯度下降和反向传播进行训练。评估指标包括BLEU、ROUGE、METEOR和困惑度等。欢迎指正。