世界读书日|看看阿里内部的技术大牛们推荐了什么书?

原创 于 2024-04-24 09:44:56 发布 · 683 阅读 · 1 ·
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本文介绍了在AI技术飞速发展的时代背景下，阿里内部技术专家在世界读书日之际分享的书单，包含他们的个人感悟和独到见解，旨在帮助读者进行持续学习，提升技能以适应时代需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

世界读书日|看看阿里内部的技术大牛们推荐了什么书?

AI 时代，技术呈指数级发展，我们越来越关注，如何持续学习提升，跟上时代的步伐。

刚好借着世界读书日的契机，我们邀请了阿里内部的技术大牛们，分享他们在 AI 时代持续学习的过程中，推荐的一些内容。

这其中的每一本书，都带有推荐者深刻的感悟与独到的见解。在这个春意正浓的季节，期待与你重逢在阅读的旅程中。

一、技术大牛推荐书单

推荐书单贡献者鸣谢（排名不分先后）

二、内部优秀推荐

推荐书单贡献者鸣谢（排名不分先后）

三、互动有奖|分享你的书单

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阿里云基础网络技术5篇论文入选全球网络顶会NSDI
05-22 1074
在2025年全球顶级网络系统会议NSDI上，阿里云基础网络技术的五篇论文被主会录用，涵盖了多个重要领域的研究成果。其中，主创论文《Evolution of Aegis: Fault Diagnosis for AI Model Training Service in Production》总结了阿里云在大模型训练中的实践经验，提出了端+网+任务协同的系统性智算网络诊断体系，显著降低了网络故障诊断耗时。此外，其他四篇论文也展示了阿里云在智能CDN拥塞控制、GPU解耦型推理场景、容器网络性能优化等方面的创新成果
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【云故事探索 | No.12】：茶百道——奶茶上云，原生的更好喝
05-22 983
茶百道自2008年成立，从100家门店扩展至7000多家，年销量达8亿杯。2018年起，茶百道开启全国加盟，通过数字化转型，实现供应链、运营及营销的全面升级。借助阿里云技术，优化从前端到后端的业务流程，提升用户体验，降低运营成本，显著增强了市场竞争力。一年卖出 8 亿杯，考验的不仅是奶茶的品牌、口感和性价比，还得有一套打通线上和线下、连接上下游供应链、以保障丝滑购买体验的数字化系统。茶百道成立于 2008 年，起初，茶百道坚持一步一个脚印，用了 8 年时间门店数量也只有 100 家。
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【云故事探索 | No.11】：福建紫讯——数字化转型的前行者
05-22 401
福建紫讯科技成立于2015年，致力于为跨境电商提供高效软件解决方案。通过整合大数据、云计算和AI，构建了完整的跨境电商生态系统。面对网络访问难题，紫讯优化了紫鸟浏览器，提升了用户体验，并借助阿里云的PAI框架，大幅降低了研发成本。未来，紫讯将继续深耕AI技术，提升卖家竞争力，并与阿里云深化合作，推动行业发展。云故事1102、紫讯的起源与愿景福建紫讯科技成立于2015年，创始人刘志海心怀助力中国跨境卖家的梦想，致力于提供更高效的软件解决方案。
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【云故事探索 | No.10】：厦门立马耀的数字化转型之路
05-22 785
厦门立马耀网络科技有限公司在数字化转型中，通过将云计算技术深度融入业务，成功应对市场挑战并推动业务多元化发展。公司旗下的“蝉妈妈”品牌为中小企业提供全面的数字营销解决方案，成为行业标杆。通过与阿里云合作，立马耀构建了高可靠性计算平台，利用弹性计算和云原生技术提升业务灵活性和成本效益。此外，公司还通过AI技术赋能客户，推动新项目“蝉镜”的发展
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【云故事探索 | No.9】：大洋彼岸的智能工具：劳动力管理，盖雅搞得定
05-22 923
在数字化转型的背景下，苏州盖雅信息技术有限公司（盖雅工场）作为劳动力管理领域的领军企业，通过与阿里云的合作，成功实现了从传统软件公司到领先SaaS提供商的转型。自2009年成立以来，盖雅工场已服务全球29个国家和地区的1800家客户，覆盖600万员工。利用阿里云的云计算技术，盖雅工场不仅提升了业务效率，还实现了服务的移动化和智能化。特别是在处理高并发数据和复杂计算方面，阿里云的技术支持帮助盖雅工场有效应对了业务挑战，如通过OSS实现高效文件存储，利用PolarDB Serverless进行动态扩展，以及通过
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【云故事探索 | No.8】：揭秘餐饮行业龙头 SaaS 厂商神州商龙的全栈可观测实践
05-22 665
天津市神州商龙科技股份有限公司成立于1998年，专为餐饮行业提供数字化解决方案。公司服务10万余家知名餐饮企业，确保用餐体验的稳定性至关重要。在业务容器化和微服务化过程中，神州商龙面临技术架构多样性、高可用要求及成本控制等挑战。通过尝试自建Prometheus和SkyWalking监控方案，最终选择阿里云Prometheus和日志服务SLS，实现了统一可观测平台，提升了监控效率、缩短故障排查时间、增强系统稳定性和优化资源利用率。
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【云故事探索 | 】No.7：「越用越上瘾」，中华财险60%研发人员用通义灵码提效
05-22 336
保险业被视为社会“稳定器”与经济“助推器”，正快速数字化转型。中华联合财产保险股份有限公司运用“云+大模型”技术革新业务，通过阿里云的通义灵码大幅提升编码效率，近60%的研发人员采用，采纳的生成代码占比约20%，显著提升了团队创新能力与代码质量，并积极探索大模型在更多垂直业务场景的应用。保险业被看成是社会“稳定器”和经济“助推器”，近年来已驶入数字化发展快车道。在 AI、大模型当道的今天，保险行业的研发流程、产品设计、场景拓展等业务链条各环节，都值得用大模型进行重塑。
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【云故事探索 | No.6 】：云端生物，自服务用云的溯源精微
05-22 640
在北京溯源精微科技有限公司的故事里，云计算成为了驱动生物科技革新的核心力量。自2011年成立以来，溯源精微深耕生物信息分析领域，利用自主研发的BinBash科学计算平台及阿里云的弹性计算与存储解决方案，成功克服了数据处理上的瓶颈。通过与阿里云的合作，公司实现了大规模数据的高效处理，将原本耗时数月的任务缩短至几天乃至几小时。此外，灵活的资源调配能力和按需付费模式极大地降低了计算成本，使溯源精微得以提供精准高效的基因组分析服务。
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【云故事探索 | No.5 】：PETKIT小佩，科技与爱，共绘宠物智能生活新篇章
05-22 722
在数字化浪潮中，中国宠物行业蓬勃发展，国内养宠规模已超2亿，形成千亿市场。成立于2013年的PETKIT小佩，专注智能宠物用品，服务遍布40+国家。面对618、双11等高峰挑战，阿里云ECS弹性扩容助其稳定运行。借助阿里云全球化部署能力，小佩成功出海。最新可视喂食器结合AI算法与OSS存储，提升用户体验。未来，双方将进一步探索AI大模型在宠物行业的应用，持续优化养宠体验。在这个数字化转型的时代，科技不断地改变着我们的生活，而宠物行业也不例外。
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【云故事探索 | No.4 】：千寻位置，时空智能赋能行业数字化转型
05-22 961
千寻位置，成立于2015年，利用北斗卫星系统及全球5000多座增强站，提供厘米级定位服务。该公司借助阿里云的计算能力，为汽车、农业等多个行业提供高精度时空智能解决方案，推动行业转型升级。千寻已完成超130亿元估值的A轮融资，展现了其在时空智能领域的领先地位。通过云上部署，千寻优化服务质量和市场扩展，应对突发流量，计划进一步全球化并应用AI技术。阿里云的支持对于千寻的成功至关重要，双方合作将时空智能服务推向国际。
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【云故事探索】NO.3：智慧出行，云思妙想，看享道出行如何打造智能交通新业态
05-22 716
作为上汽集团的移动出行品牌，享道出行在阿里云的帮助下，仅用5天完成核心业务搬栈，成为首个使用阿里云PolarDB的大型出行平台。如果我们只是像在使用线下机房那样去使用公有云资源，而无法利用云的特性去设计应用系统，不对云上架构及云服务精细化治理，那么业务上云的价值将会持续被削弱，最终不但无法支撑好业务，反而会带来巨大的运营开销及账单。作为上汽集团的移动出行战略品牌，我们服务于千家万户，为用户提供全方位的出行服务，包括网约车、企业用车、个人租车以及出租车等业务，致力于打造一站式的出行解决方案。
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【云故事探索 | No.2 】：引领汽车行业智能进化，看朴数智能如何重塑数字营销版图
05-22 459
朴数智能，一家专注AI自动化的科技公司，借助阿里云的云服务，尤其是云手机和桌面云技术，成功实现业务的快速增长和数字化转型。在阿里云的稳定性和高效支持下，朴数智能应对业务弹性需求，提升了运营效率。双方在“客户第一”的理念上达成共识，形成紧密合作，共同面对数字化时代的挑战，共创未来。阿里云不仅是技术提供者，更是朴数智能成长的伙伴，一同解锁了数字化转型新篇章。
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【云故事探索 】No.1：看森马服饰，在阿里云上如何用AI实现创新？
05-22 757
在数字化转型的浪潮中，森马服饰通过阿里云的Serverless解决方案，特别是函数计算技术，成功将AI技术融入其核心业务流程，实现了从设计到营销的全链条智能化升级。面对AI技术落地的高成本、长决策周期和复杂运维等挑战，森马利用阿里云的弹性GPU算力和一键部署功能，显著降低了初期硬件投入和运维难度，将服装设计时间从3天缩短至30秒，极大提升了设计效率和市场响应速度。此外，森马还通过AI技术优化了供应链管理和个性化推荐，增强了用户体验和市场竞争力。这一案例展示了云计算和AI技术如何助力传统行业实现数字化转型，提
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5 步教你创建大模型自定义插件
03-21 687
我们以万相文生图 V2 版模型为例，构建一个文生图的自定义插件，并将该插件应用在工作流中。先来看下万相 2.1 文生图效果，语义理解更加准确，效果更好，支持任意分辨率和比例，更多信息，可以百炼的官方文档：查看文档[2]。选择应用组件-自定义插件，新建自定义插件，并填写相关参数。🚩 Authorization 对应的 Bearer 信息。格式为：Bearer APIKEY，API KEY 右上角点头像可以查看。🚩 插件 URL:至于参数为啥这么填？是因为官方文档中，这个模型就是这么调用的。
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大模型推理框架 RTP-LLM Embedding 技术揭秘
03-20 1378
我们基于 RTP-LLM 实现了 Embedding 框架，支持部署 Transformer 结构的 Embedding 模型及其下游任务（Reranker/Classifier），在请求上支持 HTTP/ARPC/GRPC 协议，在部署上支持用户使用 SentenceTransformer 自定义后处理逻辑。Embedding 引擎已服务了淘宝主搜等多个在离线场景，并成功度过双十一洪峰。
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一招解决数据库中报表查询慢的痛点
03-12 1117
DuckDB【1】【2】是一款面向嵌入式分析场景的高性能开源列式关系型数据库，专注于复杂 SQL 查询的加速与大规模数据分析（OLAP）。该项目由荷兰国家数学与计算机科学研究院（CWI）的 Mark Raasveldt 和 Hannes Mühleisen 主导开发，于 2019 年正式开源，凭借其卓越的 AP 性能与轻量级设计，迅速成为数据科学和边缘计算领域的热门选择，月下载量超百万次。
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一文读懂！多语言大模型数据研发在大模型时代的实战全解
02-12 1036
从 2022.11.30 OpenAI 发布 ChatGPT 3.0 后，大模型呈现大爆炸式发展，AI 的重要性一下子大提升，经历了拉资源、AI 创业公司、大厂提升到战略高度、百模大战、大规模推理应用。而这一切都离不开数据，训练数据成为模型效果的核心要素之一。在 AICon(全球人工智能开发与应用大会)也经常会有大模型数据相关专题技术分享。
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提示词工程的十大认知误区
02-07 1069
提示词工程是和大语言模型沟通的桥梁，是一门关于提问的艺术。尽管看似简单，但在实际应用中却充满挑战。我们需要深入理解模型的能力和局限性，并根据不同的场景灵活调整提示词设计，以实现最佳效果。提示词工程的核心不在于复杂的框架或大量的示例，而在于如何精准传达任务需求，并通过持续优化提高模型表现。避免常见误区，掌握提示词工程的核心技巧，能够帮助我们更好地利用大模型的潜力。同时，重视用户输入的质量以及不断调优提示词的能力，也是提示词工程成功的关键。
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1 行命令引发的 Go 应用崩溃
01-17 1334
以上就是 Go 自动插桩工具在使用 go build -race 时出现崩溃的分析全过程。通过对崩溃内容和调用链的排查，我们找到了产生问题的根本原因以及相应的解决方案。这将有助于我们在理解运行时机制的基础上，更加谨慎地编写注入到运行时的代码。
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OpenAI 故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模 K8s 集群稳定性
01-08 1337
Kubernetes(K8s)架构已经是当今 IT 架构的主流与事实标准（CNCF Survey[1]）。随着承接的业务规模越来越大，用户也在使用越来越大的 K8s 集群。Kubernetes 官方建议的最大集群规模是 5000 节点。甚至，如 OpenAI 通过技术优化，曾将 K8s 集群扩展至 7500 节点（Scaling Kubernetes to 7,500 nodes[2]）。这种千级别节点的大规模 K8s 集群，会容易引起分布式系统内部瓶颈，但也增加了系统的脆弱性。
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