MaxCompute MaxFrame正式推出AI Function功能，一键调用大模型处理海量数据！AI Function引入开箱即用的Qwen 2.5 和 Deepseek-R1-Distill-Qwen 等系列大模型，直接调用接口就可以对 MaxCompute表中的海量数据使用大模型进行离线处理。
阿里云携手 Elastic 在中国市场正式启动“Elastic Pioneer” 先锋者计划。这一计划，是精心筹备的 Elastic 推广大使招募项目，旨在汇聚社区开发者的力量，共同构建 AI 搜索技术应用新范式，加速企业数字化转型进程。
本文介绍如何使用 Milvus MCP Server 即可实现快速高效搭建智能搜索 Agent，简化繁琐的开发流程，为搭建智能应用提效！
现阿里云PAI-Model Gallery已同步接入DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct两大新模型，提供企业级部署方案。
本文讲述了如何利用Hologres诊断与调优工具，实现对 SQL 和数据库异常的全方位诊断，从而提升实例稳定性。
本文根据《Data+AI融合趋势下的智能数仓平台建设》线下meetup演讲实录整理而成，从三个角度分享爱橙科技如何基于 MaxCompute 智能物化视图进行计算成本优化。
文章介绍了DistilQwen2.5-R1系列模型的开发与性能评估。通过知识蒸馏技术，该系列模型成功将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中，显著提升了计算效率和部署灵活性。
本文将介绍如何在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 的读写操作。
Hologres已成为MCP官方集成服务，可通过MCP+Hologres+LLM搭建构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent。
本文将基于视觉识别模型 RAM 和自然语言处理模型 BERT，介绍如何使用DataWorks Notebook实现多模态图片标注，为智能内容生成、多模态数据分析领域提供数据基础。
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。
EMR Serverless Spark 是一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、调试、调度和运维等，极大地简化了数据处理和模型训练的全流程。
动态表（Dynamic Table）具备自动物化查询结果的功能，并提供了增量计算与全量计算两种模式，以适应不同场景下的计算需求。在Hologres 3.0版本中，Dynamic Table作为全新表类型被重点引入。
DataWorks 数据开发现支持使用 GPU 资源，打破“大数据+AI”融合瓶颈。开发者可在同一平台完成从数据处理到模型推理的全流程，无需跨平台迁移数据。
阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024，该奖项于近日在新加坡 ElasticON 2025的 Elastic 合作伙伴峰会上颁发，旨在表彰基于 Elastic 平台开发企业级生成式人工智能（GenAI）应用的顶尖合作伙伴
Hologres 3.0版本为一体化实时湖仓平台，通过统一数据平台实现湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI 一体，实现一份数据、一份计算、一份服务，极大提高数据开发及应用效率
本文详细介绍了 Hologres 在与 Flink 结合时的高性能数据同步优化实践，涵盖写入和消费的多方面优化策略。通过这些优化，可以显著提高数据同步的速度和稳定性，确保数据在不同系统之间的高效流转。
MaxFrame 是基于云原生的分布式 Python 计算服务，支持 Python 编程接口，兼容 Pandas、XGboost 等数据处理及 ML 算子接口且自动实现分布式处理，同时能直接使用 MaxCompute 的弹性计算资源和数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成了 MaxCompute 的 Python 开发生态。
在第三篇关于智能体的文章发布后，许多同学纷纷前来咨询智能体相关的落地细节。经过几轮工程迭代，智能体工程与最初的架构相比，已经有了显著的区别。本文将详细陈述这些不同演进阶段所遇到的问题及其应对策略，供大家参考和借鉴。智能体1.0: 工程化思维链在前三篇文章中，我们提到了如何从LangChain的Agent&Tool一步步向前摸索，演进成为了一个智能体工程。前期的探索过程在这里就不再赘述了，下
查询队列（Query Queue）是资源队列方案，针对突发的未知大任务影响OLAP系统稳定性问题，通过并发控制、排队能力、查询隔离和查询熔断四大功能，保证任务有序、按量使用资源，搭配Serverless Computing等相关能力，实现大任务的隔离与熔断，保证实例稳定性。
Hologres 计算组实例（Virtual Warehouse）是基于物理隔离的存算分离架构，只需保留一份存储，将多个业务需求拆分多个计算组实例，即可解决复负载隔离问题。搭配分时弹性能力，实现资源的规划与有效利用，帮助客户降低整体成本。
DistilQwen2.5是阿里云人工智能平台PAI推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路，DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始Qwen2.5模型有明显效果提升。
阿里云向量检索服务 Milvus 版，为中免日上搭建在线推荐系统提供了有力的技术支持。阿里云 Milvus 具备优秀的可观测性、弹性扩缩能力、版本平滑升级能力和极高的稳定性，较好地支撑了中免日上的在线推荐业务。
本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术。
Hologres Serverless Computing可以通过按量付费的形式稳定执行大规模ETL与查询，实现资源负载隔离，同时提高查询速度，降低成本，
阿里云向量检索服务 Milvus 最新版本 2.5 在全文检索、关键词匹配以及混合检索（Hybrid Search）方面实现了显著的增强，在多模态检索、RAG等多场景中检索结果能够兼顾召回率与精确性。
Hologres 与阿里云自研高性能向量计算软件库 Proxima 深度整合，支持高性能、低延时、简单易用的向量计算能力。本文将介绍如何使用 PAI-EAS 部署基于 DeepSeek 大模型的 RAG 服务，并关联 Hologres 引擎实例，以及对 RAG 对话系统的基础功能和 Hologres 高性能向量的功能进行说明。
目前，阿里云向量检索服务 Milvus 版集成开源 Milvus2.5版本内核，在支持向量检索的基础上，新增支持原生全文检索、基于特定词汇的精准文本匹配等功能，在 RAG、多模态搜索等场景下搜索精度明显提升，使用体验大幅优化。
MaxCompute 智能数仓对用户来说是一个无需人工干预的系统，并且具备自我学习的能力。本文将围绕资源分配优化、执行计划优化、智能物化视图、增量计算、数据排布和作业管理，基于 MaxCompute 智能数仓核心能力图展开讲解。
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