在本文中，作者介绍了 Lingma SWE-GPT，一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力，核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理（OOS）一键部署OpenWebUI+Ollama方案，轻松将QwQ-32B模型部署到ECS，或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码，全部在控制台完成，适合新手操作。
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
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。
容管理系统是很常见的一种web应用场景，可以用到个人独立站，企业官网展示等场景，具有很高的实用价值，一个标准的内容管理系统主要由三个部分组成 主站展示部分、后台管理系统、API接口服务，本篇文章会以一个已有内容管理系统的Serverless架构重构展开，介绍改造的基本思路，改造细节，以及性能优化业务可观测设计等。涉及大家关心的Serverless生产遇到的一些问题，比如数据库、日志、动静态分离、调试、维护、灰度方案等。最真实的展现Serverless架构的实施落地细节。
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
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阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。
