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通义Qwen3-Max：大就是好
通义千问Qwen3-Max正式发布，参数超1T，训练稳定高效，在代码、推理、多语言等任务中表现卓越。预览版已登顶LMArena榜单前三，支持阿里云百炼API调用与Qwen Chat体验，敬请试用。
同时斩获两个开源第一，超火的通义Qwen3-VL CookBook来了
Qwen3-VL开源发布后广受认可，登顶Chatbot Arena视觉榜与OpenRouter图像处理市场份额第一。支持文档解析、OCR、视频理解、3D定位等多模态任务，现推出详细Cookbook助力开发者高效应用。
LLM 内存需求计算方式
GPU上大语言模型的内存主要由模型权重和KV缓存构成。70亿参数模型以16位精度加载时，权重占约14GB；KV缓存则随批大小和序列长度线性增长，显著影响显存使用，限制推理吞吐与长上下文处理。
哪里不对改哪里！全能图像编辑模型Qwen-Image-Edit来啦
Qwen-Image-Edit基于20B Qwen-Image模型，融合视觉语义与外观控制，支持中英文文字精准编辑、风格迁移、IP创作等多重功能，具备SOTA性能，助力低门槛、高精度图像编辑。
技术人的知识输出利器：一套高质量知乎回答生成指令模板
本文提供一套系统化知乎高赞回答生成模板，结合AI工具（如DeepSeek、通义千问），助力技术人高效输出高质量内容。涵盖结构框架、质量检查、实战示例与合规建议，提升表达清晰度与内容价值，适用于经验分享、技术科普等多种场景，实现知识输出的标准化与高效化。
AI 超级智能体全栈项目阶段四：学术分析 AI 项目 RAG 落地指南：基于 Spring AI 的本地与阿里云知识库实践
本文介绍RAG（检索增强生成）技术，结合Spring AI与本地及云知识库实现学术分析AI应用，利用阿里云Qwen-Plus模型提升回答准确性与可信度。
用AI提示词搞定基金定投：技术人的理财工具实践
本文将AI提示词工程应用于基金定投，为技术人打造一套系统化、可执行的理财方案。通过结构化指令，AI可生成个性化定投策略，覆盖目标设定、资产配置、风险控制与动态调整，帮助用户降低决策门槛，规避情绪干扰，实现科学理财。
通义万相2.5-图生视频-Preview，模型使用指南
该表格展示了多个设计场景，包括模型选择、复制粘贴提示词与图片、一键生成视频等步骤。每个步骤配有详细描述及示意图，呈现了不同主题和风格的设计构思与实现方式。
智能体协作革命：基于LangGraph实现复杂任务自动分工
本文探讨大模型应用中多智能体协作的必要性，剖析单智能体局限，并基于LangGraph框架详解多智能体系统构建。通过子图状态共享与Network架构实战，展示如何打造高效、可控的AI协作系统，助力迈向组织级AI。建议收藏，深入学习。
《大模型驱动的智能文档解析系统：从领域适配到落地优化的全链路开发实践》
本文聚焦大模型在高端装备制造企业智能文档解析系统的落地实践，针对领域术语理解断层、长文档上下文限制、知识提取精准度不足、响应缓慢、微调成本高、稳定性差等核心痛点，提出对应解决方案：构建领域术语知识底座适配行业语境，以语义分块+关联图谱突破长文档解析瓶颈，用多轮校验+规则库保障知识可靠性，通过分层部署+多级缓存优化响应速度，采用增量微调+prompt工程降低成本并提升泛化能力，依托全链路监控+自动化运维保障长期稳定。优化后，术语识别准确率、知识逻辑完整性显著提升，单文档初步解析响应缩至3秒内，故障发生率降至1.2%，印证大模型落地需全链路协同且贴合领域需求。
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