公司：阿里巴巴
阿里巴巴集团创立于1999年，是中国大陆一家以提供互联网服务为主的综合企业集团，目前实行位于杭州，上海与北京的双总部制度。
阿里巴巴服务范围包括B2B贸易、网上零售、购物搜索引擎、第三方支付和云计算服务。集团的子公司包括阿里巴巴B2B、淘宝网、天猫、一淘网、阿里云计算、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、饿了么、飞猪、优酷、盒马鲜生、阿里影业、菜鸟网络、高德地图、Lazada、Daraz等。旗下的淘宝网和天猫在2012年销售额达到1.1兆人民币，2015年度商品交易总额已经超过三兆元人民币，是全球最大零售商。
至2012年九月底止的财政年度，以美国会计准则计算，阿里营业额按年增长74%至318.39亿元（港元‧下同），盈利急升80%至37.75亿元。2015年全年，阿里巴巴营收146.01亿美元，净利为74.94亿美元。2017年，根据阿里巴巴集团向美国证券交易委员会提交的IPO招股书显示，雅虎持有阿里巴巴集团22.6%股权、软银持阿里集团34.4%股份，另管理层、雇员及其他投资者持股比例合共约为43%，当中马云持阿里巴巴集团约8.9%、蔡崇信持股为3.6%。
2019年11月，阿里巴巴集团在在港交所二次上市。香港财经界把阿里巴巴、腾讯（港交所：700）、美团点评（港交所：3690）、小米（港交所：1810）四只中国大陆科技股的英文名称首个字母，合称“ATMX”股份。
2019年11月26日，阿里巴巴集团港股上市，总市值超4兆，登顶港股成为港股“新股王”。2020年8月，阿里巴巴集团港股总市值首次超过6万亿。
阿里巴巴拆份出去的蚂蚁集团上市前，网络金服整体遭遇到政府的强力监管，阿里巴巴同样受到影响，2021年4月10日，阿里巴巴集团涉垄断被中国市场监管总局罚款182.28亿元人民币。2023年三家中国最主要的金融机构，再联合开罚71亿元，不过也随着官方宣布最后整顿工作的完成，阿里巴巴股价开始反弹。
淘宝直播数字人：TTS语音合成技术
智能数字人技术涵盖六大核心环节：LLM文案生成赋予数字人思考能力，LLM互动实现自然对话，TTS技术合成个性化语音，形象驱动技术确保语音与动作同步，音视频工程解决实时渲染与传输，服务端工程保障系统稳定运行。TTS技术通过直播数据语料构建、模型优化和韵律情感增强，提升语音合成的自然度和拟人化效果，推动数字人直播体验更趋真实。
workflow is all you need？探讨乐高式流程编排能否实现任意Multi-Agent模式
AI workflow产品能灵活搭建多种多智能体协作模式，如路由、主从、辩论、群聊等，核心依赖LLM、循环、代码执行等组件。虽然支持大部分主流协作方式，但完全异步群聊、动态添加智能体等复杂场景仍受限。未来期待更高效全能的多智能体开发工具出现。
如何让AI写出高质量的数据分析报告？DataV-Note的评估体系揭秘
DataV-Note智能分析创作平台通过构建科学、可量化的评估体系，解决AI工具缺乏统一标准的问题。评估模型涵盖产品验证、竞品分析、自动化测试和准确度提升，采用Qwen VL和Qwen 3模型进行内容提取与评估。未来计划接入自动化测试，提升模型准确度，推动数据分析的精准把控。
淘宝直播数字人：LLM弹幕互动技术
本文探讨了智能数字人直播的六大核心环节：LLM文案生产、LLM互动能力、TTS语音合成、形象驱动技术、音视频工程及服务端工程。通过优化多轮意图识别、实体解析、商品信息检索和回复生成模块，提升了数字人直播的互动体验。未来将结合多模态融合和个性化服务，进一步提升问答质量和用户满意度。
大模型终于能“听懂”云操作了？
阿里云MCP Server结合大模型，让开发者用自然语言管理云产品，效率飙升！只需简单配置，就能问出“杭州有哪些资源？”等问题，大模型自动调用工具给出答案。虽然初期存在工具选择繁琐、上下文超限等问题，但通过预筛选工具等优化方案已有效解决。未来，MCP有望让云操作变成“动动嘴皮子”的事，开启智能管理新体验。
Cursor编程实践经验分享
Cursor在编程中表现优异，但需结合有效规则、正确流程和标准提示词。标准提示词需明确目标、上下文和要求，规则生成可自动完成，开发流程应合理。MCP工具提升工作效率，但复杂需求表现不稳定。深度研究功能目前有限，AutoGPT和Claude4.0模型提供了更强大的任务分解与执行能力，未来可期。
淘宝直播数字人：LLM文案生成技术
数字人直播文案生成涉及六大核心环节：LLM文案生产赋予思考能力，LLM互动实现自然交流，TTS技术合成个性化语音，形象驱动技术同步表情与动作，音视频工程保障实时渲染与低延迟，服务端工程构建稳定后端。通过多源信息整合、素材理解与文案生成，提升直播文案的拟人化与逼真度，优化用户体验与转化效果。
淘宝直播数字人LLM推理优化：模型蒸馏与路径压缩实践
本文探讨了智能数字人直播互动的六大核心环节，包括LLM文案生产、LLM互动能力、TTS技术、形象驱动技术、音视频工程和服务端工程。针对直播间弹幕互动的复杂推理问题，提出了基于DeepSeek-R1的蒸馏方案，并通过DP-DPO方法优化推理路径，提升回复速度与质量，最终实现高效稳定的数字人直播服务。
如何构建和调优高可用性的Agent？浅谈阿里云服务领域Agent构建的方法论
Agent技术落地面临四大挑战：效果不稳定、规划平衡难、领域知识整合及响应速度慢。解决方案包括优化提示词模板、AI辅助调优；根据场景选择Workflow预编排或LLM自主规划；混合Multi-Agent架构实现灵活与可控；通过知识注入、模型蒸馏提升领域适应性。技术选型需权衡成本与效果，从原型Demo逐步迭代至定制化训练。
AI+Code驱动的M站首页重构实践：从技术债务到智能化开发
阿里巴巴M站首页重构项目通过AI+Code实现高效开发转型。从老旧Rax迁移至React生态，采用楼层动态化架构，分离"变"与"不变"部分，沉淀70%标准化模板。AI智能脚手架自动生成规范代码、文档及评估组件复用，使标准化场景效率提升90%+，非标场景提速40%+。结合双端代码生成链路，成功实现技术栈升级与研发效能突破，为AI工程化落地提供可复制范例。
别再手搓测试数据了！AE测试数据智造系统揭秘
本文探讨了如何利用大语言模型构建测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试中数据构造复杂、低效的问题。通过AI智能聚合编排测试数据构造能力，实现自然语言驱动的全链路测试数据生成，显著提升测试效率，降低成本和提升覆盖率。Agent架构设计包括前端交互、语义解析和原子工具调度，支持多环境动态切换，未来将推动测试数据构造向智能化服务转型。
基于Memory Bank的Cursor长会话记忆内存库理论研究与实践
Cursor编程面临长期记忆缺失痛点，Memory Bank机制应运而生。它通过分层存储、双塔检索和动态更新三大模块，模仿人类记忆机制，实现历史对话的精准召回与个性适配。在代码补全、重构等场景中表现亮眼，尤其与Cursor集成后显著提升开发效率。虽工具实测存在性能瓶颈，但其分层设计为知识库建设提供了新思路，标志着AI向拟人化记忆迈出关键一步。
复杂AI不装了，乖乖听商家的话
淘宝生意管家AI工具升级，重点优化官网首页和AI作图功能。新版官网通过动效交互直观展示AI能力，降低商家理解门槛；AI作图工具重构操作路径，简化流程并强化模板展示，提升使用效率。设计围绕"自然友好"理念，让复杂技术更易上手，助力商家轻松驾驭AI实现降本增效。
零基础解码Transformer与大模型核心原理
Transformer是现代AI语言模型的核心，通过自注意力和多头注意力机制高效处理序列数据。它由编码器和解码器组成，编码器提取输入序列特征，解码器生成目标序列。位置编码补充序列位置信息，增强模型理解能力。Transformer能并行计算，捕捉长距离依赖，广泛应用于翻译、生成等任务，是AI领域的重要基石。
代码怎么才能跑的更快
想让代码跑得更快？试试这些优化技巧！循环展开、减少内存访问、避免分支判断、合并读写操作，都能有效提升性能。善用查表法和SIMD指令，比如ARM的NEON，还能进一步加速。别忘了调整代码结构，让编译器更容易优化。硬件资源有限时，这些小技巧能让你的程序飞起来！
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
大模型Agent发展经历了从单一调用到Workflow编排，再到Multi-Agent系统的演进。Manus提出的OneAgent+MCPs范式，通过基础Agent结合领域MCP，实现业务需求自动化。核心是Loop框架，Agent自主规划任务并调用MCP执行，形成闭环。当前面临to-do质量依赖、MCP管理等问题，未来需强化学习优化，推动标准化生态。这一范式让Agent成为高效"数字同事"。