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:本文系统研究了基于豪猪优化算法(CPO)的多无人机协同集群在三维空间中的避障路径规划问题,聚焦于实现以最低成本为目标的航迹优化,综合考虑路径长度、飞行高度、威胁规避及转弯角度等多个关键因素。通过构建精细化的三维环境模型与多无人机协同机制,采用Matlab平台实现CPO算法的仿真与验证,充分展示了该算法在复杂动态障碍环境下的高效搜索能力与全局优化性能。研究不仅涵盖了路径规划的数学建模与目标函数设计,还深入探讨了算法的收敛特性与鲁棒性,为智能群体系统在实际场景中的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法背景,从事无人机系统控制、智能路径规划、群体协同、人工智能与自动化等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多无人机协同执行侦察、灾害监测、应急救援、区域巡检等复杂任务中的自主路径规划;②为智能优化算法在三维动态环境下的路径决策问题提供可复现的技术范例;③支持研究人员对CPO算法与其他主流群智能算法(如PSO、GWO、WOA等)进行性能对比与改进研究,推动路径规划技术的发展。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解目标函数的多维度建模方式与CPO算法的迭代优化流程,可通过调整环境参数与约束条件进行仿真实验,对比不同算法在相同场景下的路径质量与收敛速度,从而深入掌握其优势与适用边界。
内容概要:本文围绕电动汽车参与电力系统运行备用的能力评估展开深入研究,利用Matlab代码实现对电动汽车集群提供运行备用服务的建模与仿真分析。研究重点在于量化电动汽车作为分布式灵活资源参与电网辅助服务的潜力,通过构建精细化的数学模型,分析其可调功率容量、响应速度、时空分布特性及聚合能力,并采用多面体聚合、内近似模型与闵可夫斯基和等先进方法精确刻画其可调度能力边界。研究进一步结合大规模电动汽车接入场景,探讨其在多时间尺度调度框架下参与调峰、调频等辅助服务的优化策略,评估其对提升高比例可再生能源电网灵活性与稳定性的贡献,最终通过仿真验证所提模型与方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、智能电网、新能源汽车或优化调度等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事科研、工程应用的高校研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标:①精确评估大规模电动汽车集群在不同约束条件下可提供的运行备用容量;②研究电动汽车在日前、日内及实时调度中的动态响应能力与优化调度策略;③为高渗透率新能源电力系统提供基于移动储能的灵活性资源解决方案,支撑电网安全经济运行。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与技术文档同步学习,重点关注多面体聚合建模、能力边界计算及优化调度算法的设计与实现,可进一步拓展至V2G(车辆到电网)、需求响应等互动场景进行二次开发与应用验证。

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