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实战 | Qwen2.5-VL模型目标检测（Grounding）任务领域微调教程
在目标检测领域，众多神经网络模型早已凭借其卓越的性能，实现了精准的目标检测与目标分割效果。然而，随着多模态模型的崛起，其在图像分析方面展现出的非凡能力，为该领域带来了新的机遇。多模态模型不仅能够深入理解图像内容，还能将这种理解转化为文本形式输出，极大地拓展了其应用场景。
通义灵码 + 魔搭MCP：全流程构建创空间应用
最近，通义灵码上线 MCP（ModelScope Cloud Platform）功能，从之前代码生成及修改的基础功能，到可以使用MCP服务连接更多功能，开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署
MCP Server 实践之旅第 3 站：MCP 协议亲和性的技术解析
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体，解构基于 SSE 长连接通信模型，剖析会话亲和、优雅升级等关键技术，揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
MCP for 可观测2.0，6个让MCP开发更高效的小妙招
可观测近年来已经成为一个关键概念，它不仅仅局限于监控，还包括了日志记录、指标收集、分布式追踪等技术手段，旨在帮助团队更好地理解系统运行状况、快速定位问题以及优化性能。可观测2.0融合 MCP，可以让用户更好地感知系统、分析问题——用自然语言开启与系统的对话！本文将分享6个设计 MCP Server 的亲身实践，帮助大家更好地融合与使用。
自媒体创作场景实践｜通义千问3 + MCP=一切皆有可能
本文介绍了通过MCP（Model Context Protocol）结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型，配合ComfyUI生成图像，并通过小红书等社交媒体发布内容，展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server，完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。 方案优势在于高可扩展性和易用性，但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战，推动MCP在更多领域落地。
多快好省，Qwen3混合部署模式引爆MCP
本文介绍了MCP（Model Context Protocol）与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源，类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构，包括Host、Client和Server三个核心组件，并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型，采用混合专家架构，具备235B参数但仅需激活22B，支持快速与深度思考模式，多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程，以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。
Spring AI Alibaba 发布企业级 MCP 分布式部署方案
本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用，旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos，Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统，以及全新MCP服务的开发流程，并提供了完整的配置示例和源码链接。未来，Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力，进一步优化Agent开发体验。
从 o11y 2.0 说起，大数据 Pipeline 的「多快好省」之道
SLS 是阿里云可观测家族的核心产品之一，提供全托管的可观测数据服务。本文以 o11y 2.0 为引子，整理了可观测数据 Pipeline 的演进和一些思考。
AI 零成本搭建个人网站，小白 3 步搞定！通义灵码智能体+MCP 新玩法
通过AI技术，即使不编写代码也能高效开发项目。从生成诗朗诵网页到3D游戏创建，这些令人惊叹的操作如今触手可及。经过摸索，我利用AI成功上线了个人站点：https://koi0101-max.github.io/web。无需一行代码，借助强大的工具即可实现创意，让开发变得简单快捷！