大模型浪潮席卷全球，在各行各业中的重要性愈发凸显，呈现出一股不可逆转的发展趋势。这一年本人所在业产技也在这一过程中持续探索和尝试AIGC。本文一方面是对AIGC实践的总结回顾，同时也是本人学习实践AIGC过程中一些笔记、心得分享。因个人能力限制，文章中可能存在一些理解或表述错误的地方，希望各位大佬能及时批评和指正。
AI 编码，曾被认为是这波生成式AI中最先可能落地的场景。但因为不像聊天、搜索、自动驾驶那样“出圈”，AI编码的重要性正在被低估。 目前，有29%的大模型应用场景是让AI来辅助写代码。在一些先驱企业，一线研发人员使用AI编码辅助工具的占比超过了80%，全员配备的情况也并不少见。而在头部模型厂商上百页的技术报告里，“加大训练过程中代码权重”被更频繁地提及，编码能力也成为检验基础大模型能力的关键指标。 所以AI 编码到底发展到了什么阶段？它在企业落地会遇到哪些具体挑战？为什么它依然是投资人最看好的三大场景之一？“人类不再需要学习编程”的预言还有多远？ 我们请到了两位嘉宾来聊一聊这些话题。
我们激动地宣布，Nacos Python SDK——nacos-sdk-python1.0.0 稳定版正式发布啦！Nacos 从 0.8.0 版本开始就一直参与 Python 生态建设，努力作为 Python 生态中分布式微服务发现和配置管理的解决方案一直往前演进。目前随着 AI 领域的发展，Nacos 社区的 Python 开发者用户越来越多，因此这次我们迭代了 Python 的 GA 稳定版本，对不少历史问题做了修复以及易用性层面的各项兼容优化，帮助大家可以更好的在大模型时代落地自己的业务场景。
本文讲述在闲鱼同城模块中，针对二手车和租房等业务的商业化需求，设计和实现了一个基于Pipeline模式和幂等性控制的通用框架。
本文侧重于能力总结和实操搭建部分，从大模型应用的多个原子能力实现出发，到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
去年之前，阿里巴巴的淘天集团测试环境是以领域方式运作：不局限测试环境治理本身，从测试模式方法论及用好测试环境思路引领集团测试环境治理。领域运作最难的是“统一思想”。业务进一步细分调整后，测试环境治理策略理应由业务方自行决策，领域尽可能多的提供更好用的工具产品供业务方使用。 测试环境产品得很稳定，让用户相信环境是可靠的，其次环境部署需要高效，二者缺一不可。下面从这两个方面做一下阐述。
