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。
NL2SQL:从自然语言到SQL的智能转换技术深度解析
NL2SQL技术将自然语言查询自动转换为SQL语句,帮助业务分析师无需编程即可高效处理数据。其核心挑战包括语义理解、模式映射和SQL生成,解决方案涉及模式链接、提示词工程、检索增强生成等。NL2SQL通过优化策略提升数据分析效率,尤其在复杂查询和多轮对话中表现突出,未来有望在更多场景中广泛应用。
3个月,200家客户,和大家聊聊企业AI应用(AI Agent)的落地实践
AI应用正从工具向智能伙伴进化,AI Agent与LLM的双引擎模式赋予其思考与执行能力。MCP服务将企业IT资产转化为AI可调用的标准化能力。构建AI应用有全新开发与存量改造两种路径,AI网关、MSE Nacos和函数计算FC在架构中发挥关键作用,提供统一管理、高效运行和安全保障,助力企业AI转型。
如何利用多模态大模型进行淘宝商品理解?
淘宝家装商品尺寸识别难题有新解!通过多模态大模型结合Prompt工程、指令微调(SFT)和强化学习(GRPO),从SKU文本、图片及详情页中精准提取家具尺寸。创新点在于:先用小模型筛选尺寸相关图片提升效率,再让大模型输出推理过程增强可信度,最后用强化学习优化答案稳定性。实测显示混合训练法效果最佳,准确率显著提升。
好奇心之旅:Cursor代码库索引机制的学习笔记
探索Cursor的codebase索引机制,从Merkle Tree到turbopuffer向量数据库,再到开源的Continue实现,揭示AI编程工具背后的技术奥秘。Merkle Tree用于高效变更检测,turbopuffer提供云端向量存储与检索,Continue则通过标签系统和本地数据库实现索引更新。这些技术共同提升了AI编程工具的智能化和效率。
AI 基础知识从 0.3 到 0.4——如何选对深度学习模型?
小编带你了解AI模型架构与预训练模型的应用。从CNN、RNN到Transformer,不同架构适用于各种任务。预训练模型如BERT、GPT系列,通过微调快速适配特定需求,提升效率。Hugging Face等平台提供丰富资源,助你轻松上手AI开发。掌握这些核心概念,AI之旅更顺畅!
APIG x OKG:游戏连接治理的「最后一公里」
游戏连接治理面临七层网络挑战,OKG与APIG联手打造新一代游戏网关,实现优雅下线和无感变更。通过状态感知和流量管理,保障玩家会话连续性,优化云原生游戏体验。解决方案零改造接入,提供全维度可观测性,简化API治理,助力游戏服务快速迭代与高效运维。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
智能驾驶感知小模型训练优化指南:针对不同算力卡性能差异,从环境配置、代码适配到性能优化提出完整解决方案。重点解决依赖冲突、多卡通信等问题,并通过进程池、共享内存、torch加速等方法提升训练效率。测试表明优化后模型收敛速度提升80%,为自动驾驶场景下的模型部署提供实用参考。
AI 基础知识从 0.2 到 0.3——构建你的第一个深度学习模型
深度学习通过多层神经网络模拟人脑决策,自动提取数据特征,广泛应用于图像、语音和文本处理。本文以MNIST手写数字识别为例,详细介绍了深度学习的基本原理和实现流程,包括数据准备、模型定义、训练和评估步骤,帮助读者理解神经网络的核心概念和实际应用。
面向互联网2C业务的分布式类Manus Java框架
阿里巴巴推出的分布式类ManusAgent框架ali-langengine-dflow,旨在解决现有Agent架构在互联网2C业务场景中的局限性。通过结合分布式服务端与异构C端的混合架构,该框架有效打破了信息孤岛,提升了响应速度与安全性。基于Java生态,采用DFlow分布式执行库,支持本地异步运行,简化了Agent的研发与迭代,特别适用于电商等复杂业务场景。
AI写代码的“上下文陷阱”:为什么AI总是写错?如何系统性解决?
AI协作编程的核心在于系统性管理上下文,通过分层记忆结构提升效率。合理任务分解、完整背景信息、精确指令描述和有效验证反馈是关键。AI辅助记忆维护,渐进更新,确保记忆与代码同步。代码生成与测试中,控制任务规模,AI自Review代码,避免作弊和超额输出。工程师需动态认知模型能力,掌握软件架构设计,深入理解业务。
基于智能体的自适应资损防控体系 - 淘工厂实践(二)
电商平台的资金安全面临严峻挑战,传统资损防控体系效率低下且覆盖不全。基于智能体的新型防控范式,通过多智能体协同,实现了从需求分析到实时监控的全链路主动防护。智能体前置风险识别,自动生成防控措施,并构建资损知识图谱,显著提升了风险防控的精准性和效率,为电商平台的资金安全保驾护航。
AI编码不是梦:手把手教你指挥Agent开发需求
AI编码实践展示了如何通过工具如通义灵码和模型如Qwen-Max、Claude-4-Sonnet,从接口定义到业务逻辑层,实现高效开发。文章详细拆解了工程结构、应用层、数据层和业务逻辑层的生成过程,并探讨了AI在编码中的实际应用与挑战,强调技术方案和Prompt设计的重要性,展望AI在编程中的未来潜力。
AI操作网页:browser-use和AI大模型互动解析
browser-use是一款AI浏览器自动化框架,通过精巧的prompt设计和多种Message类型组合,高效完成在线任务。它利用LangChain工具,系统提示(SystemMessage)约束AI行为,人类消息(HumanMessage)传递任务信息,AI消息(AIMessage)响应指令,工具消息(ToolMessage)拓展功能。其结构化输出和上下文感知对话,为AI大模型交互提供了优秀实践。
超清分辨率文生图模型微调实践
探索了FLUX.1-dev模型在原生2k分辨率图片生成上的微调经验。通过超清图片微调和多分辨率混合训练,解决了位置编码外推和细节缺失问题,提升了模型生成超清图片的质量。微调后的模型在发丝、眼睛等细节上表现优异,兼容社区LoRA,未来将拓展更多艺术风格和高质量打标,进一步提升美学性和人物质量。
200行极简demo - 学习如何手搓一个ReAct Agent
这篇教程教你用Java打造一个极简ReAct Agent,通过200行代码拆解"思考-行动-观察"的循环机制。以补货审批场景为例,演示Agent如何解析用户需求、调用工具链并动态响应,两次对话触发4次大模型调用的过程尤为精彩。核心在于用代码实现ReAct的决策闭环,适合开发者动手实践AI决策逻辑的底层原理。
Qwen3-Embedding 全揭秘:从技术到服务,打造高效AI产品的关键路径
Qwen3-Embedding是阿里通义实验室推出的新一代文本嵌入模型,支持多语言和灵活维度定制,在语义搜索、推荐系统等场景表现优异。通过PAI或百炼平台可快速部署,支持微调定制,相比大模型延迟更低、成本更优。实验显示其响应速度达毫秒级,成本仅为LLM的1/4,适合高并发场景。提供缓存、降级等工程优化方案,助力开发者高效构建智能应用。