用户生成内容（User Generated Content，UGC）是互联网上多模态内容的重要组成部分，UGC数据级的不断增长促进了各大多模态内容平台的繁荣。在海量多模态数据和深度学习大模型的加持下，AI生成内容（AI Generated Content，AIGC）呈现出爆发性增长趋势。其中，文图生成（Text-to-image Generation）任务是流行的跨模态生成任务，旨在生成与给定文本对应的图像。典型的文图模型例如OpenAI开发的DALL-E和DALL-E2。近期，业界也训练出了更大、更新的文图生成模型，例如Google提出的Parti和Imagen，基于扩散模型的Stable Diffusion等。
K8s丰富的controller为容器编排提供了极大的便利，其中针对单次任务和定时任务的需求，K8s提供了Job和Cronjob控制器来满足非常驻容器编排的需要。由于这种非常驻的特征，任务容器的时长可能很短（如定时清理数据的任务），甚至有些任务因为一启动就运行失败出现秒退的情况，这给采集Job日志带来了很大的挑战。 本文将基于高性能轻量级可观测采集器iLogtail探讨Job日志的多种采集方案，分析这些方案在不同场景下对日志采集所能做到稳定性保证以及方案优化空间。
本文从装饰者模式的核心思想到与其他设计模式的横向对比，从代码示例到业务实战，向读者娓娓呈现装饰者模式的真貌。深入浅出的JDK源码透析，使用场景的利弊权衡，真的值得一阅！
随着预训练模型的不断发展，深度学习的泛化和迁移能力得到了显著提升。这种能力不仅体现在同一任务的不同领域的数据上，还体现在模型对不同任务的统一解决能力上。本文将为大家介绍一种基于Prompt的通用信息抽取框架，使用相同的思想框架集来解决不同情况下的不同任务。
随着云原生时代的到来，开发者为了构建符合云原生的应用架构，不得不面对大量云和基础设施的复杂 API ，不仅使用难度大、学习门槛高，还会因为直接操作底层基础设施产生很大的稳定性风险。Kubernetes 很好的帮助基础设施提供了统一的 API 集成界面，但是其定位是“为平台构建者提供的平台”，所以对于上层应用开发者而言就缺失了这样一层“以应用为中心”的使用界面。开放应用模型（ OAM） 应运而生，它由阿里和微软在 2019 年联合发布，汇集了两家企业在云原生应用开发中的大量实践经验，为构建云原生时代的应用平台提供了理论依据。 OAM 模型一经发布，便受到了包括 Oracle、腾讯、字节、第四范式在内的大量企业欢迎和采纳。但是对于更多的企业而言，OAM 只是一个理论模型，缺乏可以直接使用的实践平台，难以落地。于是，阿里云的工程师联合社区采纳 OAM 的企业，基于大家的共同实践，一起构建了开箱即用的 OAM 实现引擎，KubeVela 便诞生了。
11 月 3 日，2022 杭州·云栖大会上，阿里云智能总裁张建锋表示，以云为核心的新型计算体系正在形成，软件研发范式正在发生新的变革，Serverless 是其中最重要的趋势之一，阿里云将坚定推进核心产品全面 Serverless 化，帮助客户更好地实现敏捷创新。
11月5日，2022杭州·云栖大会上，阿里巴巴研究员、阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇在云原生峰会上发表主题演讲，提出云原生激活应用构建新范式，并表示Serverless将引领下一代应用架构。阿里云将坚定推进核心产品全面Serverless 化，帮助客户最大限度的减轻运维工作，更好的实现敏捷创新。
IPv6是互联网升级演进的必然趋势，我国主流APP也正式进入到IPv4和IPv6的双栈时代。本文将从APP及云产品的角度，和大家分享一下我们在这个过程中的经验积累，为进一步推动IPv6规模化部署提供参考。
