在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。
MiniCPM-V 2.0 不仅带来优秀端侧多模态通用能力，更带来惊艳的 OCR 表现。通过自研的高清图像解码技术，可以突破传统困境，让更为精准地识别充满纷繁细节的街景、长图在端侧成为可能。
在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
本文主要讲述在处理票据信息结构化提取任务时，如何结合OCR（光学字符识别）技术和多模态大模型Qwen-VL来提高票据信息提取的准确性和效率。
通义灵码支持MCP工具使用，通过模型自主规划实现工具调用，深度集成魔搭MCP广场，涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式，适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具，完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法，助力开发者高效拓展AI编码能力。
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体，解构基于 SSE 长连接通信模型，剖析会话亲和、优雅升级等关键技术，揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新，围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
