本文介绍了企业如何利用MCP（Model Context Protocol）实现AI应用架构的新范式转型。
作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。
本文作者主要阐述为什么大家认为 Agent 模式会在 2025 年开始爆发，我们有了哪些进步，我们又面临了哪些挑战。
RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队自研的大模型推理加速引擎，作为一个高性能的大模型推理解决方案，已在阿里内部众多LLM场景中得到实际应用与检验。本文探讨与分析了大模型推理引擎中P-D分离技术的意义与优势，并提出了项目自己的方案。
随着 AI 技术的飞速发展，MCP（模型上下文协议） 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司（Claude 的创造者）于 2024 年 11 月推出的开放协议，正在重新定义 AI 与数字世界的交互方式。这项开放协议不仅让 AI 突破传统对话边界，更赋予其执行现实任务的能力，堪称人工智能向"行动智能体"进化的里程碑。然而从火热概念到落地业务，MCP 还需要找到云端“好搭档”。
在智能对话系统蓬勃发展的今天，随着大模型技术的广泛应用，对话式交互正迎来前所未有的机遇与挑战。然而，这些大模型往往伴随着较高的响应时间（RT），传统响应机制的局限性愈发明显，难以满足用户对即时反馈的心理期待。长时间的无响应状态不仅削弱了人机交互的流畅性和自然度，更成为影响用户体验的核心痛点，亟需创新性的解决方案。历经多年的潜心探索与实践，ChatUI 作为淘小蜜的 UI 组件库，经过多年的沉淀和打磨，并汲取了业界前沿的经验，终于迎来了焕然一新的版本发布。此次改版不仅是对组件库的一次全方位视觉升级，更是功能与体验的双重跃升。我们也推出了一系列「输入中」组件，为开发者提供了多样化的等待状态解决方案。真正实现让科技更有温度，对话美而简单～
大模型作为新兴领域，不断地冒出来新的专有术语和新的概念，让大家觉得很神秘，捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型，本次分享最主要就是大模型的基本范式，通过范式将这些神秘感去除。 大模型虽然很厉害，很神秘，但作为使用人员，门槛是非常非常非常低的。
本文围绕淘宝特价版的主动预警建设展开，详细阐述了在业务质量保障中主动预警的重要性及其具体实施策略。文章首先分析了预警范围，包括活动/资源位配置过期、权益类问题、开发常用配置平台、实验人群过期以及舆情类问题等五大类。接着，文章介绍了预警流程的设计，借鉴集团技术风险平台的风险预警机制，并结合自身业务实践，搭建了预警数据采集能力与规则制定体系。核心部分探讨了针对不同场景（如平台类配置、权益类、配置类、实验及舆情）的具体解决方案，解决了多数据源对接、动态识别新增预警等难点。最后，文章展望了后续计划，强调主动预警能力建设的持续优化与场景拓展，以进一步提升业务稳定性与用户体验。
作为面向AI计算的开源框架，Ray 已在深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等领域构建了丰富而成熟的技术生态。基于Ray构建的上层AI框架（如RayData、RayTrain、RayServe、AReaL、OpenRLHF、veRL等）正在成为AI研发的关键工具，尤其在后训练时代的强化学习场景中，这些框架为复杂的任务提供了高效、可扩展的分布式执行环境。 在蚂蚁内部，我们基于业务实践，不断深化对Ray的应用和优化，积累了丰富的分布式系统建设经验。这些实践中沉淀的技术能力会推动Ray生态在实际场景中的应用深度和广度。我们激活的AntRay开源社区，会始终保持与官方Ray版本强同步（即AntRay会紧随Ray官方社区版本而发布），后续也会以系列文章形式同步蚂蚁推向开源的新特性。本文将首先重点介绍：Ray Flow Insight —— 让分布式系统调试不再"黑盒"。
