本文会从浏览器插件应用场景切入，穿插插件基础能力和常见入口的介绍，核心回答如下三个问题：插件可以被使用在哪些场景？不同的使用场景我们的主要代码实现思路是怎样的？我们可以从哪些角度入手自己开发一款可以落地实用的浏览器插件？
SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台：“我们希望让用户做的更少而收获更多，通过 Serverless 化，深度用云就像用水电煤一样简单”。
人工智能生成图像（AI 生图）的领域中，Stable Diffusion WebUI 以其强大的算法和稳定的输出质量而闻名。它能够快速地从文本描述中生成高质量的图像，为用户提供了一个直观且高效的创作平台。而 ComfyUI 则以其用户友好的界面和高度定制化的选项所受到欢迎。ComfyUI 的灵活性和直观性使得即使是没有技术背景的用户也能轻松上手。本次技术解决方案通过函数计算一键部署热门 AI 生图大模型，凭借其按量付费、卓越弹性、快速交付能力的特点，完美实现低成本，免运维。
当我们熟悉了通义灵码的使用以及 Notebook 的环境后，大家可以共同探索 AIGC 的应用的更多玩法。
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
从花果山的灵石出世，到取经路上的九九八十一难，再到大闹天宫的惊心动魄……这些耳熟能详的西游场景，如今都能通过 Flux 模型，以超乎想象的细节和真实感呈现在你眼前。本次实验在函数计算中内置的 flux.1-dev-fp8 大模型，搭配 Lora 模型，无需复杂的配置，一键部署，你就能成为这场视觉盛宴的创造者。
本文主要围绕ES核心特性：分布式存储特性和分析检索能力，介绍了概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。
本文介绍了为何需要WolframAlpha及其在解决大语言模型“幻觉”问题上的优势。大型语言模型如GPT-4虽在自然语言处理方面表现出色，但在科学与数学问题上常出错。WolframAlpha凭借其强大的计算能力和广泛的知识库，能准确处理复杂问题。Higress MCP市场已上线WolframAlpha LLM API，支持多种调用方式，并提供每月10次免费试用。配置流程包括获取API工具、安装Lobechat及配置Higress MCP插件。测试案例显示，WolframAlpha在数学推理、日常计算和图像绘制等方面表现优异，未来结合更多服务将推动AI技术发展。
