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阿里云推多模态交互开发套件

阿里云正式发布多模态交互开发套件,旨在为智能硬件厂商提供“开箱即用”的AI能力底座。 该套件深度融合通义千问(Qwen)三大基础大模型,并预置十余款面向生活休闲、工作效率等场景的AI Agent与MCP(Model-as-a-Service),可快速赋能AI眼镜、学习机、陪伴玩具、智能机器人等终端设备,大幅降低硬件智能化门槛。 该开发套件的核心优势在于多模态能力的原生集成: 通义千问(Qwen):提供强大的文本理解与生成、任务规划、对话逻辑 通义万相(Wanxiang):支持文生图、图生图、视觉理解与风格迁移,赋能视觉交互 通义百聆(Bailin):专注语音识别、语音合成与声纹识别,实现自然语音交互 三者协同,使硬件设备可同时处理语音指令、图像输入与文本上下文,实现如“拍一张题目,讲解解题步骤”“描述想画的场景,生成图片并朗读”等复杂多模态任务。 为提升开发效率,套件内置十余款可直接调用的AI Agent与MCP工具,覆盖高频场景: 学习陪伴:作业辅导Agent、知识点问答、英语口语陪练; 生活助手:日程管理、健康提醒、智能家居控制; 创意娱乐:AI绘画助手、故事生成器、音乐创作工具;...

深度实践:得物算法域全景可观测性从 0 到 1 的演进之路

一、前言 在得物(Poizon)业务场景中,算法生态已演进为涵盖交易搜索、社区推荐、图像识别及广告策略的多维复杂系统。请求从Java网关下发,进入 C++ 构建的高性能算法核心(DSearch检索、DGraph图计算、DFeature特征提取等)。 随着系统复杂度的指数级增长,我们对现有系统的可观测性进行了全面梳理,为了提高稳定性,我们希望建设一个业务场景维度全链路变更事件中心, 以"聚焦做好可观测性"为核心目标,通过建设监控平台的事件中心与全链路可观测的核心产品,整合各平台资源与数据,提升系统的整体透明度和稳定性,从而提升业务稳定性和故障止血效率,为产品迭代奠定坚实的基础。 二、可观测性的"四大支柱"与联动愿景 在业界,可观测性通常被定义为Trace、Metric和Log三位一体。我们的目标是打造一套 "以场景为魂,以联动为骨" 的可观测体系,打破数据孤岛,实现算法治理的智能化转型。提出了 "四大支柱联动": Trace为径: 超越单纯的拓扑记录。通过Baggage机制,将复杂的业务语义与算法策略注入链路,实现调用流与业务流的深度耦合。 Metric为脉: 通过Trace自动生成场景...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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