本文聚焦于线上应用的风险管理，特别是针对“错”（程序运行不符合预期）和“慢”（性能低下或响应迟缓）两大类问题，提出了一个系统化的根因诊断方案。
大规模博弈环境中的决策智能是人工智能领域内的重要研究方向，对实际应用具有深远影响。然而，由于缺乏全面且真实的博弈环境及相关数据集，这一领域的进展受到了限制。为了解决这一问题，本文提出了一种基于在线广告行业的自动出价决策问题的Benchmark，并命名为AuctionNet。 AuctionNet包括一个大规模广告竞拍环境、基于该环境预生成的数据集以及几种基础出价决策算法的效果评估。广告竞拍环境通过深度生成式模型生成广告流量数据，旨在缩小仿真环境与现实问题之间的差距，同时避免敏感数据暴露的风险。数据集中包含了48个不同出价智能体相互竞价的日志，可帮助出价模型更好的训练。
我们是淘天业务技术内容AI团队，负责运用最新的生成式AI能力，挖掘淘宝核心用户场景（首页信息流、搜索、用增、消息等）的用户痛点问题，通过AIGC内容生成、智能交互等方式，改善用户购物体验，降低平台&商家经营门槛。团队主要研究可控内容生成、多模态大模型、人格化Agent等技术域，在图像生成、视频生成、多模态大模型等前沿技术领域有广泛的布局，并在巨浪、信息流、搜索等淘天核心内容业务场景进行深入的业务合作。团队近3年内团队已累计发表CCF-A类会议和期刊论文20余篇，包含CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等业界顶会。 仅在刚公布的AAAI 2025，我们就一举斩获了4篇论文，涵盖参考图控制生成、图文联合生成、大语言模型等核心前沿技术领域。我们诚挚欢迎优秀人才关注和加入！下面介绍在即将过去的2024年，团队录用论文情况。
Serverless是云计算的进一步延伸，因此其继承了云计算的最大特点，即按需弹性伸缩。这样的模型设计让开发者无需关注具体的部署资源，充分利用资源规模效应，提供更好的弹性能力，也能让企业切实享受到真正的按需使用特征。正因如此，更多的云厂商们不约而同地转向Serverless这一新的架构设计理念。 “灵活可配置”作为Serverless技术的弹性核心能力之一，所关注的是“通过简单、少侵入、灵活可配置的方法让具体用云场景能充分使用弹性资源”。其本质是解决了容量规划与实际集群负载配置间的矛盾。本文将依次介绍 ElasticWorkload[1]、WorkloadSpread[2]、UnitedDeployment[3] 和 ResourcePolicy[4] 这四种资源可配置插件，详细探讨它们的核心能力、技术原理与优劣势，以及在真实场景中的应用。通过这些内容分享阿里云容器服务在应对 Serverless 负载弹性问题时的技术演进和思考。
本文介绍了Serverless高可用架构方案，当企业面对日益增长的用户访问量和复杂的业务需求时如何实现更高的灵活性、更低的成本和更强的稳定性。
本文介绍了一套利用阿里云E-MapReduce StarRocks版进行游戏玩家画像和行为分析的完整流程，旨在帮助开发者构建高性能、低成本的游戏数据分析平台。
最近参与了部门消息服务的架构升级和稳定性保障，以此文简单总结下当建设和负责维护中间件稳定性时必备的SLA基础知识，一并调研了目前国内外商业化的云消息中间件产品SLA相关情况，最后附上个人在维护消息中间件和支持不同业务场景时的一些通用性粗浅思考，有不恰当的地方欢迎大家探讨交流。
本文详细阐述了prompt的设计要素，包括引导语、上下文信息等，还介绍了多种prompt编写策略，如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等，旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化，可逐步实现更优的prompt设计。
