活动回顾 | Elastic × 阿里云北京线下黑客松圆满收官

今天吃饭用大碗 2026-07-14 09:37:11

7 月 11 日,由Elastic、阿里云主办,新智锦绣协办的黑客松大赛在北京正式举办。全国各地的技术开发者奔赴现场,从各地赶来的参赛团队、独立开发选手齐聚一堂,完成了一场围绕 Elastic 智能体、向量检索与自动化工作流的实战技术盛会。

大咖干货分享,解锁 ES AI Agent 全新能力

活动上午特邀三位行业重磅技术大咖带来前沿干货分享,整场分享围绕 Elastic 全新 AI 原生能力深度展开,聚焦向量检索、原生智能体构建两大核心技术方向,为参赛团队全天的极速开发实战筑牢技术根基、理清开发思路。

三位专家分别从生态、版本、实操三大维度带来全方位技术输出:

  • Elastic 社区首席布道师刘晓国,系统全面地解读了 Elastic 中国开发者社区生态体系,为广大开发者明晰生态资源、交流渠道与成长路径;

  • 阿里云 ES 研发专家闻风,深度拆解阿里云 ES 9.3/9.4 最新版本的核心功能升级、性能优化与全新技术能力,助力开发者吃透新版本特性、赋能项目创新开发;

  • Elastic 中国区首席架构师朱杰,带来沉浸式实操教学,手把手带领现场开发者上手阿里云 ES Agent Builder,零基础学员也能快速掌握 AI 智能体的完整搭建流程,高效解锁开发新技能。

为最大限度降低开发者实战门槛,本次活动专属开放免费云端资源,配套提供完整的实操文档、专属数据集与教学视频,为参赛团队项目开发提供全方位资源支撑。

同时,现场搭建全天候专属技术保障体系:线下技术讲师全程驻场,提供一对一调试指导;专属钉钉社群全天在线答疑,高效解决网络配置、连接器使用、MCP 服务搭建等各类高频技术难题。

此外,活动提供精致餐食、咖啡及点心补给,以贴心细致的全方位服务,为选手沉浸式高效开发保驾护航。

4 小时极速开发,多元 AI 创新项目集中亮相

赛事下午开展自主开发、项目评审及颁奖工作。各参赛团队基于 Elastic 生态,融合向量检索、多智能体协同、RRF 混合检索、自动化工作流等前沿技术,产出适配文旅、地质、心理健康、母婴、金融、教育、运维风控、产业数据检索等场景的 AI 原型。

评审委员会以业务价值、技术创新性、生态适配度为核心评审标准,分级评出一、二、三等奖共 8 支优胜队伍。主办方嘉宾、评审大咖依次为获奖团队颁发荣誉奖项,充分肯定各队伍的深耕探索与极致创作。

 一等奖一组(左三)

 二等奖两组(左2、右2右3右4)

 三等奖五组(左2、左3、左4、左5、右2)

特别奖(右1右2)

 特别奖(左1右1)

致敬每一位全力以赴的参赛开发者

赛场之上,奖杯与礼品只是加分项,每一位坚持完成 4 小时开发的参赛者都值得喝彩。不少未拿到奖项的队伍,同样打磨出思路完整、创意新颖的 AI Agent 原型,这场黑客松的价值不只在于最终排名,更在于 4 小时沉浸式实战带来的技术成长、同好之间的思维碰撞。

以赛促研,持续赋能开发者

本次黑客松以实战赛事为载体,完整展示了 Elastic 结合大模型在各行业的落地潜力,也让大量初次接触阿里云 ES 生态的开发者快速掌握智能检索、多智能体协同开发方案。

后续 Elastic 与阿里云还将持续推出更多技术沙龙、黑客松实战活动,欢迎各位开发者持续关注,一同挖掘 AI Agents 与检索技术的无限可能!

风雨无阻,热爱不减。感谢所有到场的讲师、参赛选手与会务工作人员,期待下一场黑客松,与各位开发者再次相遇!

 

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内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度”展开研究,提出了一种改进的秃鹰搜索算法(BES),旨在解决微电网群在复杂运行环境下的多目标、强约束、非线性及高维经济调度问题。通过引入特定优化策略,增强了基础算法的全局搜索能力和收敛效率,克服了传统智能算法易陷入局部最优的缺陷。研究构建了一个包含分布式电源、储能系统与多元负荷的微电网群调度模型,以最小化系统综合运行成本为核心目标,综合考虑功率平衡、设备出力能力、储能运行特性等多重约束条件。通过仿真实验验证了所提算法在调度精度、稳定性和计算效率方面相较于传统方法具有明显优势,并进一步展示了其在降低能源开支、提升可再生能源消纳水平方面的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识或优化算法背景,从事新能源调度、智能优化算法研究与应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网群、综合能源系统等场景下的经济调度优化;②为秃鹰算法及其他群体智能算法的改进、复现与性能对比提供参考范例;③服务于科研仿真、算法验证及工程化应用需求。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实现进行实践操作,重点关注算法改进机制与调度模型的构建逻辑,同时可借助网盘资源获取完整资料,以加深对算法性能表现与应用场景的理解。

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