智能运维：利用机器学习优化IT基础设施管理
在数字化浪潮中，企业对IT基础设施的依赖日益加深。传统的运维模式已难以应对复杂多变的技术环境，而智能运维（AIOps）应运而生。本文将探讨如何借助机器学习技术，提升运维效率，确保系统稳定性，并预测潜在问题，从而为企业带来持续的业务创新和价值增长。
深度学习的奥秘：探索神经网络的核心原理
深度学习，一个听起来既神秘又充满魔力的词汇，它如同一扇通往未知世界的大门，背后隐藏着无尽的智慧与可能。本文将以一种通俗易懂的方式，带领读者走进深度学习的世界，探索那些构成神经网络核心的基本原理。我们将从最初的感知机模型出发，逐步深入到复杂的多层网络结构，揭示数据如何在这些网络中流动、变化，最终实现智能决策的过程。通过这篇文章，你将了解到深度学习不仅仅是技术的堆砌，更是对自然界智慧的一种模仿与致敬。
基于阿里云通义星尘实现多智能体（Multi-agent）协同工作的构想与尝试
近年来，大规模预训练模型（大模型）快速发展，其能力显著增强，尤其是在语言理解和生成方面取得了突破。然而，尽管大模型强大，但仍需被动响应指令，为此，研究转向了更具自主性的新范式——智能体（AI agent）。不同于仅执行命令的大模型，智能体不仅能理解复杂指令，还能规划行动步骤并在特定领域自我学习与改进。为进一步提高处理复杂任务的能力，多智能体（Multi-Agent）系统应运而生，多个智能体通过协作、交流信息和共享资源，共同完成更为复杂精细的任务。本文探讨了如何利用阿里云的通义星尘实现基础的多智能体协同工作，介绍了智能体的概念、优势及局限性，并通过具体案例展示了如何构建协作型多智能体系统。