大模型服务平台百炼

首页 标签 大模型服务平台百炼
# 大模型服务平台百炼 #
关注
1527内容
|
5月前
| |
来自: 通义灵码
通义灵码 Rules 库合集来了,覆盖Java、TypeScript、Python、Go、JavaScript 等
通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评:最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来,是个很好功能……
|
5月前
| |
来自: 云原生
100行代码讲透MCP原理
本文通过100行代码看到MCP的核心原理并不复杂,但它的设计巧妙深入理解使我们能够超越简单的SDK使用,创建更强大、更灵活的AI应用集成方案。
WordPress AI 原创文章自动生成插件,新增自定义生成图片API功能,支持自定义99%的生图API,拓展性超强
这是一款功能强大的WordPress AI原创文章自动生成插件,支持两种智能生成模式:传统自动方式和懒人智能方式。通过AI生成长尾关键词、多语言文章、动态化标题与内容结构,优化SEO效果,去AI特征,吸引更多点击。插件可自动生成配图、TAG标签及摘要,支持24小时无人值守自动化生成文章,并提交至各大搜索引擎。同时提供关键词管理、定时任务、API集成等功能,兼容主流AI模型,助力网站内容创作与SEO优化。适合个人站长及企业用户提升内容生产力。
|
5月前
| |
🚀Bolt.diy:五分钟免费搭建个人博客,开启你的数字创作之旅!(保姆级教程)
Bolt.diy 是 Bolt.new 的一个开源版本,它提供了更高的灵活性和可定制性。通过自然语言交互,它能够简化开发流程,并提供全栈开发支持,同时允许用户进行二次开发。它就像是你的数字创作伙伴,帮你把想法变成现实。在数字化时代,拥有一个个人博客不仅是一种展示自我的方式,更是一种记录生活、分享知识、连接世界的桥梁。通过阿里云的 Bolt.diy,我仅用五分钟就搭建了一个功能齐全、美观大方的个人博客,这让我深刻感受到了技术的力量和便捷性。
|
5月前
| |
MCP详解:背景、架构与应用
模型上下文协议(MCP)是由Anthropic提出的开源标准,旨在解决大语言模型与外部数据源和工具集成的难题。作为AI领域的“USB-C接口”,MCP通过标准化、双向通信通道连接模型与外部服务,支持资源访问、工具调用及提示模板交互。其架构基于客户端-服务器模型,提供Python、TypeScript等多语言SDK,方便开发者快速构建服务。MCP已广泛应用于文件系统、数据库、网页浏览等领域,并被阿里云百炼平台引入,助力快速搭建智能助手。未来,MCP有望成为连接大模型与现实世界的通用标准,推动AI生态繁荣发展。
|
5月前
| |
TOP5免费国内外WordPress主题测评
本文介绍了5款优秀的WordPress主题,包括专为公司设计的免费主题Corporate Blue、极简风格的企业主题Angle、适合数字媒体公司的Monochrome Pro、带有全屏视频背景的Inspiro以及针对旅游行业的Cousteau Pro。每个主题都具备独特功能和自定义选项,满足不同网站需求。通过主题预览图可直观了解其样式与布局,方便用户选择合适的方案。内容来源于Wordpress主题相关资源。
|
5月前
| |
程序员推荐的12款实用模板免费的WordPress主题
本文介绍了12款实用的免费WordPress主题,包括Sydney、PopularFX、Zakra等,涵盖企业、博客、美食等多种风格。这些主题功能丰富,如自定义布局、预制模板、AMP兼容等,适合不同需求的用户。每款主题均有精美预览图展示,建议收藏以备后续使用。更多主题可访问ztmao.com。
|
5月前
| |
建站必备!推荐20款免费WordPress主题下载合集!
本文推荐了20款免费WordPress主题,包括极简主义的Hello、功能强大的Kadence、轻量级的GeneratePress等。每款主题均附有预览图和特色介绍,如可视化编辑、自定义布局、SEO优化等,适合不同需求的建站者使用。更多主题可访问ztmao.com。
|
6月前
| |
让RAG更聪明,ViDoRAG开启视觉文档检索增强生成新范式,上阿里云百炼可直接体验
视觉丰富文档的高效检索与生成是自然语言处理领域的重大挑战。ViDoRAG(Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents)由阿里巴巴通义实验室、中国科学技术大学和上海交通大学联合提出,通过多智能体框架和动态迭代推理机制解决此问题。其核心包括多模态混合检索策略和多智能体生成流程,同时发布的ViDoSeek数据集,专为大规模文档集合设计,提供复杂推理与精准问答的评估基准。实验表明,ViDoRAG在准确率和效率上优于传统方法,未来将优化系统性能并降低计算成本。
免费试用