聚焦于企业部署 DeepSeek 的应用需求，本文介绍了模型权重下载及多种部署方案，还阐述了大模型应用落地的常见需求，帮助用户逐步提升模型应用效果。
通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评：最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来，是个很好功能……
本文介绍了一种基于阿里云计算巢的一站式MCP工具解决方案，解决了传统MCP工具集成中的效率低下、调用方式割裂和动态管理困难等问题。方案通过标准化协议实现多MCP工具批量部署，提高云资源利用率，并支持OpenAPI与MCP双通道调用，使主流AI助手如Dify、Cherry Studio等无缝接入。内容涵盖背景、原理剖析、部署使用实战及问题排查，最后强调MCP协议作为“通用语言”连接数字与物理世界的重要性。
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则，进而引入如何去编写一个好的单元测试，通义灵码是如何快速生成单元测试的。
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型，新增Qwen2.5-Max和QWQ模型，支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B，在数学、代码及通用能力上表现卓越，性能媲美DeepSeek-R1，且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查，大幅提升开发效率。跨语言编程示例中，成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本，2.0支持多款模型，丰富上下文类型，具备多文件修改能力。总结显示，AI程序员生成代码准确度高，但需参考现有工程风格以确保一致性，错误排查功能强大，适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
阿里云云速搭 CADT（Cloud Architect Design Tools）推出智能化升级——云小搭，一款基于大模型的 AI 云架构助手，致力于让每一位用户都能“动动嘴”就完成专业级云架构设计。
