人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn，从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。
一家多业务组织的客户来说往往会有多个云账号，分别部署各个业务线的容器服务。但集团可能想使用一套统一的容器镜像仓库（ACR），就会面临多账号内多个ACK共享一套ACR了。那如何合理规划好ACR实例上的命名空间，打通各个业务ACK集群与ACR的网络，包括如何精细化授权，都是客户需要考虑的。
针对图像检索业务场景，PAI提供了端到端的相似图像匹配和图像检索解决方案。本文介绍如何基于未标注的数据构建图像自监督模型，助力您快速搭建相似图像匹配和图像检索业务系统，进而实现以图搜图。
随着容器技术的普及，有越来越多的用户开始在私有环境中搭建K8s来使用，这时候就很容易遇到一个问题，私有环境资源交付周期太长，不能完全释放K8s动态扩容的能力，本文就是介绍如何利用ACK注册集群解决这个问题，让云下的K8s集群也可以享受云上一样的资源快速交付能力。
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题：如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构，并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验，介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标（如TTFT、TPOT）采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段，帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时，针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议，助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
