在数据驱动决策的时代，一款性能卓越的数据分析引擎不仅能提供高效的数据支撑，同时也解决了传统 OLTP 在数据分析时面临的查询性能瓶颈、数据不一致等挑战。本文将介绍通过 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。
当前JDK的版本已经到了23了，不过最近的LTS版本是21，刚好最近准备把直播侧serverless应用的JVM环境升级到java21（目前是11），在升级前对21的特性做一个简单的了解和熟悉，下面是个人熟悉过程中的笔记，大家可以按照每一节特性中的代码自己在本地run下，可以更快地做个了解。 JDK的版本其实最近几年开始，已经是6个月一个版本了，LTS版本大概差不多间隔4-6个版本（不定），每次升级，都会有比较多的迭代，但是主要还是集中在几个方面：1. 新特性的支持，其实主要还是面向编写和阅读的自然语言化，做的新特性的提供或者语法糖的封装，突出易懂易用；2. 内部核心实现的性能或者能力的提升，感知比较多的是gc，或者是内部的hotspot的能力等；3. bugfix，漏洞修复等。 LTS版本还是值得去了解，有条件的话也是比较推荐在生产环境去做使用的，因为不管是上述哪个方面带来的提升，对开发以及系统运维来说，都是属于易得的红利。
从“先预估后分配”的判别式方法，到直接面向最终拍卖结果的生成式方法，生成式模型能否为在线广告的拍卖机制优化带来持续增量？本文介绍阿里妈妈展示广告机制策略团队在 AIGA（AI-Generated Auction）方向的前沿探索-生成式拍卖研究工作。
在当今飞速发展的时代，AI技术正不断渗透到我们生活的各个层面，深刻改变着传统的工作方式和生活模式。面对这一重大变革，我们不能被动观望或抗拒，而应积极拥抱AI，将其作为成长的助力。只有与AI协同发展，才能在这场技术革新的浪潮中立于不败之地，顺势而为才能事半功倍。
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。
