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Y11
5天前
cloudflare的Durable Objects这个概念确认挺让人费解,阿里云上没有任何一个基础设施与它对应的。
#CloudFlare
#Durable Objects
#阿里云
#基础设施
#费解
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蓝汁酱
2周前
腾讯云销售真的垃圾 ,老给我打电话说,回绝过了还一直加微信一直骚扰😓给了一次机会结果还要微信转账走他们的渠道买…这不是诈骗么 别人阿里云虽然也垃圾,但至少商务这块是有尊重在的,每次电话都是有真的优惠,工单处理速度也很快
#腾讯云销售
#垃圾
#骚扰
#微信转账
#阿里云
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小互
3周前
据报道:阿里云推出一个名为 Aegaeon 的 GPU 资源池化系统 该系统可以在其AI 模型推理服务场景中,将原本使用H20 GPU的 数量从 1,192 块缩减至仅需 213 块 节省约 82% 的用量🙃 该系统核心原理是在「同时服务多个LLM」的场景下,通过更高效的 GPU 资源复用、模型切换、中断/切换节点优化、利用“闲置” 或低利用模型的资源”来提升每块 GPU 的使用效率。 阿里云与北大团队在 SOSP 2025 的论文 Aegaeon: Effective GPU Pooling for Concurrent LLM Serving。论文写道:在阿里云模型市场里,为长尾、很少被调用的模型单独保留整卡,导致“17.7% 的 GPU 只服务了 1.35% 的请求”。 也就是:大量“冷门”模型也各占着整块 GPU,造成资源空转。Aegaeon 用 GPU 池化/多模型复用 来缓解这种低效分配。
#阿里云
#Aegaeon
#GPU资源池化
#LLM
#GPU利用率提升
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LysonOber
3周前
4 块广告放一起,感觉阿里云的 Slogan 显然自信很多
#阿里云
#Slogan
#广告
#自信
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Guangzheng Li
1个月前
才发现 supabase 的开源许可证这么宽松吗? 我看阿里云也推出了免费的 1c2g 的 supabase,存储是 1 GB 限制,貌似现在改不了配置 特点是如图所示,supabase auth 做了魔改,可以直接配置微信、支付宝和抖音的 oauth 下一步是出 Bolt/Lovable 这类产品?
#Supabase
#开源许可证
#阿里云
#微信/支付宝/抖音 OAuth
#数据库
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meng shao
1个月前
2025云栖大会开幕!阿里云CTO周靖人将聊通义大模型升级,主题“云智一体·碳硅共生”直击AI云融合,准有实用惊喜。云栖这AI盛会总让人上头,这次通义千问“全家桶”太对胃口——文本到多模态,全场景解锁。 焦点千问3-Max,参数破万亿,家族最强将。Instruct日常稳,Thinking推理猛:在数学AIME 2025和HMMT 双100满分、代码SWE-Bench 69.6分也亮眼。它“多想几步”优化输出,报告分析快准狠,长文本稍耗力但值。 千问3-Omni真人般聊天:视频+文本+语音,211ms延迟,还DIY角色。Wan2.5-Preview视频生成顺,音画同步,我试“夜城咖啡”出一段节奏感短片,创作者必备。 Coder-Plus代码稳、Next成本降九成,全覆盖,Qwen Chat免费玩,你的idea会擦出啥火花?云栖见! #阿里云 #通义千问 #Qwen3 #2025云栖大会
#2025云栖大会
#阿里云
#通义千问
#AI云融合
#Qwen3
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凡人小北
1个月前
一年一度的云栖大会,吴泳铭开场这场就扔了个长线炸弹“AGI只是起点,ASI才是终极目标。” 直接把话题拉到了“超级人工智能的三阶段进化路线” 这个提法我还是第一次在国内大厂 CXO 层面听到这么系统地说。 跟我的判断一样,阿里云真的在按操作系统的方式做 AI。如果说 OpenAI 和 Anthropic 还在强调模型智能,阿里现在直接开始讲系统调度和电网级布局了。 他讲 AI 的三阶段进化路径: 1)智能涌现,2)自主行动,3)自我迭代。 这条路径其实暗含了一个判断:人类对 AI 控制权的下沉,是随着“数据-工具-反馈”这个三元系统一点点转移的。越往后,AI 自主权越强,人类在链条上的必要性越低。 常年做 Agent 系统的人真的很有体感,从workflow到agentic,真正的自我推进式 AI,从系统设计上还远远没做好。 “自主行动”这一阶段我觉得非常关键。吴说核心是 Tool Use + Coding + Agent,这一段我直接脑补公司正在构的 agent 编排平台的最大痛点就是:模型能调用工具,但不会判断工具是否合适;能 coding,但缺少代码行为的后果感知。 现在大多数系统都停留在调用工具这一层,有开始往下延伸到 agent 能否规划子任务、能否收集结果反推 prompt 的部分,但做的都一言难尽。 所以他说:“未来,自然语言就是 AI 时代的源代码”,我个人非常认同,但补一句:要让自然语言真的成为源代码,Agent 必须会调试自己。 然后讲到第三阶段自我迭代,我能关联到开头asi,这是真系统了。 吴用了“连接原始数据 + 自主学习”来解释这个阶段,说白了就是 AI 不再靠人类喂数据,而是能像机器人那样自己感知世界 + 自己训练自己。 我们现在做的 AI 训练,几乎都是在 人类整理后的结构化结果上精调,你从来不给它原始混乱数据,后训练时代也鲜有加入做错后的直接代价。 但没有代价,哪来迭代?没有原始世界的反馈闭环,AI 只能永远在 沙盒里复读旧人类。 所以才有了模型为了输出一个所谓的答案,全是幻觉。 (未完)
#吴泳铭
#ASI
#AGI
#阿里云
#AI自主权
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小互
1个月前
阿里云发布Wan 2.5 preview 模型 支持生成10秒 1080P 音画同步视频 Veo 3 平替🤣 还支持图像生成和图像编辑等
阿里开源Wan-Animate,角色动画与替换技术引发热议· 10 条信息
#阿里云
#Wan 2.5 preview
#AI视频生成
#1080P
#平替Veo 3
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外汇交易员
1个月前
阿里云今日发布并开源了全新的 Qwen3-Omni、Qwen3-TTS,以及对标谷歌图像模型Nano Banana的Qwen-Image-Edit-2509。 Qwen3-Omni是业界首个原生端到端全模态AI模型,可处理文本、图像、音频和视频输入,并可通过文本与自然语音实时流式输出结果,解决了多模态模型需要在不同能力之间进行权衡取舍的难题。
#阿里云
#Qwen3-Omni
#多模态AI模型
#开源
#Qwen3-TTS
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Geek
1个月前
Qwen3-ASR-Studio 为阿里云通义千问 ASR 模型提供强大、高效且用户友好的操作界面。支持多种音频输入方式,如文件上传和实时录音,能够快速准确地将语音转为文字。
#Qwen3-ASR-Studio
#阿里云
#通义千问ASR模型
#语音转文字
#用户友好
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Kay Capital
2个月前
BABA 的选筹实在是毫无难度啊,淘天值半个拼多多,qwen 值 1/4 个 Anthropic,阿里云值 1/4 个 AWS,四舍五入简直白给,港股中概除了世纪互联这种 MEME 股简直没有更好的标的了。好在我年初 150 就早早埋伏了。
#baba
#淘天
#Qwen
#阿里云
#港股
#中概股
#价值洼地
#长期投资
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Vonng
2个月前
PostgreSQL官方软件仓库站切断同步通道,全球PG镜像站都停摆了,停留在五个月前。目前也就是德国的XTOM,俄罗斯的YANDEX和老冯的PIGSTY提供手动更新的最新镜像。我本来给国内阿里云和清华TUNA镜像站反馈了,等了几十天什么动静都没有,忍不了了自己去搞了个国内的镜像站。全文见评论。
#PostgreSQL
#镜像站停摆
#手动更新
#阿里云
#清华TUNA
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sitin
3个月前
阿里云在上海世界人工智能大会上推出首款Al Agents“超级大脑"--无影AgentBay, 是一款云端电脑,具备视觉理解、自然语言控制等AI技能,可在多系统间无缝切换,调用云端算力与资源, 开发者仅用三行代码就能部署和运行复杂Agent任务,彻底告别本地配置和算力瓶颈。
#阿里云
#AI Agents
#无影AgentBay
#人工智能大会
#云端电脑
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wayne
3个月前
跟 qwen-code 讲一句话,让阿里云给我发四封欠费邮件四条欠费短信 (而且东西还没做完
#阿里云
#欠费邮件
#欠费短信
#qwen-code
#未完成
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sitin
3个月前
阿里云宣布开源其AI编程大模型Qwen3-Coder,全面接入AI编程产品“通义灵码”(),向全球开发者免费提供不限量服 务(无需邀请码),并支持自动模式选择最新模型,显著提升代码生成效率。
#阿里云
#Qwen3-Coder
#通义灵码
#AI编程
#开源
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Vonng
3个月前
听说阿里云自研的倚天芯片凉了,不会有下一代了,库存卖完拉倒,我说之前 ECS C9 系列怎么一直没出 c9y 倚天机型呢,原来是GG了。
#阿里云
#倚天芯片
#自研芯片
#ECS C9
#芯片停产
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Y11
4个月前
请教一下大家: 那些照片变动图(譬如摇摇手什么),主要用的是什么模型呀? 国内火山引擎或者阿里云有这个基础模型能力可以调用吗?
#动图生成
#模型应用
#火山引擎
#阿里云
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Bryan
5个月前
把所有服务都切到 Zeabur 了(原来在腾讯云/阿里云/AWS/fly.io) 感慨一下,Dedicated Server 真好用,基于 k3s 让它的可玩性也很高(比如我部署了整套的 prom stack,利用 cnpg 搭建了支持 PITR 的 pg 集群) 遇到问题时官方支持响应也很快,而且… 竟然完全免费,Zeabur 简直在做慈善
#Zeabur
#云服务
#Dedicated Server
#k3s
#prom stack
#cnpg
#pg 集群
#PITR
#腾讯云
#阿里云
#AWS
#fly.io
#官方支持
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李老师不是你老师
5个月前
6月6日凌晨 国内最大云服务商阿里云,其核心基础域名 出现DNS解析异常,导致对象存储OSS、内容分发网络CDN、容器镜像服务ACR、云解析DNS等多项关键云产品受到严重影响。 该核心网址解析导致大量依赖阿里云服务的政府、企业和个人用户业务中断。 凌晨2点57分,阿里云核心域名解析出现异常,一度指向 ,一个专门处理恶意网络活动的非营利组织。这一异常操作直接导致全球范围内的域名解析中断,大量依赖阿里云服务的政府、企业和个人用户业务被迫中断。 尽管阿里云官方于08:11宣布域名解析已初步恢复,但由于DNS缓存的传播更新机制,部分海外地区及客户业务的实际恢复时间将显著延长,持续面临访问问题。 此次事件迅速引发了大量客户的强烈不满,V2EX等技术社区充斥着用户对业务中断的抱怨,大量程序员被迫半夜起来加班,并被一些网友视为“足以进入云计算故障历史的事件”。
阿里云核心域名解析异常致多项服务瘫痪,用户苦不堪言· 4 条信息
#阿里云
#DNS解析异常
#云服务中断
#网络安全问题
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Vonng
5个月前
阿里云的核心域名 被拖走了,扔到ShadowServer网络拖车厂去了,DNS解析,OSS,CDN等核心业务受到影响,影响一大片网站。真的是太魔幻了……
阿里云核心域名解析异常致多项服务瘫痪,用户苦不堪言· 4 条信息
#阿里云
#域名被劫持
#DNS解析
#OSS
#CDN
#网站受影响
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蓝点网
5个月前
阿里云关键业务域名 Aliyuncs 解析异常导致 OSS、CDN、ACR 和云解析 DNS 等都出现异常,此次异常是在凌晨 2 点出现并在今早 8 点陆续恢复。 蓝点网测试显示目前还有部分省份的 DNS 缓存未刷新导致无法解析,受影响的企业也只能继续等待 DNS 缓存刷新下去才行。 查看全文:
阿里云核心域名解析异常致多项服务瘫痪,用户苦不堪言· 4 条信息
#阿里云
#域名解析异常
#OSS
#CDN
#ACR
#云解析DNS
#DNS缓存
#企业影响
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洛克船长
5个月前
原本本地有10几个视频,上传到阿里云的视频点播。这两天本地找不到了,所以想在阿里云上下载下来。才发现阿里云不提供视频下载。 想了很多办法都不行,结果我在Chrome市场里遇到了这个cat-catch的小工具。阿里云的视频流不在话下,马上捕捉,下载。 太好用了,推荐一下!
#阿里云
#视频点播
#下载工具
#Chrome扩展
#cat-catch
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蓝点网
5个月前
阿里云通义灵码 AI 编程助手推出独立客户端,无需通过插件形式安装在 VS Code 等 IDE 中。 此次更新通义灵码带来 MCP 协议的支持、自带编程智能体模式、支持长期记忆、支持行间建议预测等,为开发者带来更丝滑、更智能的编程体验。 通义灵码 AI IDE 客户端下载地址:
#阿里云
#通义灵码
#AI编程助手
#MCP协议
#编程智能体
#长期记忆
#编程体验
#软件更新
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Vonng
5个月前
老冯的一位朋友最近在阿里云数据库上吃了大憋,写了篇文章《阿里云:从上到下烂到根了》怒斥之,引发了群友的热烈讨论。这种节目还是很喜闻乐见的,转评并附上群友精彩评论。
#阿里云
#数据库
#讨论
#评论
#文章
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ginobefun
5个月前
#BestBlogs 一文带你 "看见" MCP 的过程,彻底理解 MCP 的概念 | 阿里云开发者 深度解析 AI 上下文协议(MCP),对比 RAG 与 Function Calling,并通过实践演示理解其工作流程。 摘要: 文章详细介绍了模型上下文协议(MCP),一个旨在标准化 AI 助手与外部系统连接的开放标准。作者首先回顾了 RAG 和 Function Calling 等相关概念,阐述了它们与 MCP 的联系和区别。接着,文章深入讲解了 MCP 的核心组件(主机、客户端、服务器)及客户端-服务器架构,并对比分析了 MCP 相较于传统 API 在动态适应性方面的优势。随后,文章通过 ModelScope 的 MCP 市场和 Cherry Studio 客户端,一步步演示了 MCP 的实际配置和调用过程,通过开发者模式让读者“看见”并理解模型选择工具并请求服务器的数据交互流程。最后,文章总结了 RAG、Function Calling 和 MCP 在借助外部工具增强大模型能力上的共同本质。 主要内容: 1. MCP 是连接 AI 助手与外部数据/工具的开放标准 -- 模型上下文协议(MCP)由 Anthropic 开源,旨在为 AI 模型访问内容、工具提供标准化的“USB-C”式接口,提升 AI 应用的互操作性。 2. MCP 采用客户端-服务器架构,组件包括主机、客户端、服务器 -- 主机提供 AI 交互环境,客户端运行于主机内与 MCP 服务器通信,服务器暴露工具、资源、提示等功能,实现结构化互动。 3. MCP 通过动态能力描述克服传统 API 硬编码问题 -- 客户端能查询服务器当前功能并动态适应,无需硬编码参数变更,提高了 AI 应用与外部系统集成的灵活性和稳定性。 4. RAG、Function Calling、MCP 本质都是增强大模型外部能力 -- 这几种技术殊途同归,都是为了让大模型能够获取外部信息或使用外部工具,以完成更复杂、更准确的任务。 5. 通过开发者工具可“看见”MCP 调用的实际过程 -- 文章通过工具演示,展示了 AI 应用选择 MCP 工具、发送请求、接收结果,并最终由大模型生成回复的完整流程,增强体感理解。 文章链接:
#AI
#MCP
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