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AI 原生应用全栈可观测实践：以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例，介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点，提出阿里云 AI 全栈可观测架构，剖析大模型应用可观测技术，分享实战案例，还给出未来规划。
Agent从一问一答到自主执行面临哪些挑战？
随着AI发展，Agent正从答疑助手走向自动执行任务的数字人，定时调度是其走向自主运行的关键。开源Agent定时任务存在无高可用、运维成本高、权限管理弱等痛点，阿里云MSE AI任务调度有高可用、统一管理等优势，现免费公测。
3D重建的惊人进展：多所世界名校联合发布论文，告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文，回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类，研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒，带来速度和泛化能力的提升，解锁新应用，但也面临挑战。
英伟达新研究：小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出，大模型在Agent任务中消耗大量计算资源，成本高、效率低、灵活性差，而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务，但落地面临挑战。
MCP for 可观测2.0，6个让MCP开发更高效的小妙招
文章介绍MCP这一开放协议，它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤，阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果，还给出设计MCP Server的6个经验，最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。
520，遇见国产「新模王」Qwen3.7-Max！
在2026阿里云峰会上，阿里推出全新一代千问旗舰模型Qwen3.7 - Max。它在各类测评中成绩亮眼，性能直逼全球最强模型，还针对Agent优化。阿里全栈AI体系助力模型高频迭代，千问深耕开源社区，志在成为智能体时代基础设施。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型，采用大规模 MoE 架构，优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化，对齐其推理系统性能，分享关键技术、不足与思考，还提及对 Qwen3 模型的优化策略。
万卡竞赛背后：容器正在成为AI时代的调度大脑
今年 Agent 与 AIGC 应用大爆发，Gartner 预计 2027 年超 75％的 AI/ML 工作负载将用容器技术部署。但现有容器技术栈不能直接用于 AI 业务，需解决两大技术挑战。阿里云 ACK 和 ACS 协同演进，应对挑战并不断突破，还积极投入开源。
构建企业级 AI 应用：为什么我们需要 AI 中间件？
9月26日云栖大会，阿里云资深技术专家林清山发布阿里云AI中间件，核心技术全面开源。文章指出2025年是Agentic AI爆发元年，分析AI原生应用架构变革，介绍阿里云AI中间件构成及优势，助力企业级AI应用落地。
刚刚，美国AI霸主换了！Anthropic年收300亿，碾压OpenAI
外媒披露Anthropic年化营收达300亿美元，超越OpenAI的240亿。Anthropic由OpenAI前员工创立，15个月营收翻30倍，训练成本仅为对手四分之一。其80%收入来自企业端，而OpenAI陷入‘增收不增利’怪圈，内部也矛盾重重。