构建AI智能体：六十三、基于信息论的智能医疗诊断系统：算法原理与临床验证
摘要：本文提出了一种基于信息论的智能医疗诊断系统，通过互信息、信息熵和信息增益等核心概念，构建了症状分析、疾病推理和检查推荐的综合诊断平台。系统采用模块化设计，利用概率模型生成模拟医疗数据，量化症状与疾病的关联强度，并通过热力图直观展示诊断依据。该系统能有效提升诊断准确性，优化检查资源配置，推动医疗诊断从经验依赖向数据驱动转变，为解决基层医疗资源不足等问题提供了技术支撑。
智能体 | 快速构建专属英语口语陪练助手，这下雅思再也不用愁了
智能体是以云为基础、AI为核心的智能系统，不同于通义千问等AI工具，用户可自建专注于特定领域的智能体，如英语口语陪练助手。通过阿里云百炼平台，开通服务、创建智能体、选择模型、设计Prompt并测试优化，最终发布到多渠道。用户能随时随地进行英语口语练习，提升语言能力。
NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署
阿里巴巴近期开源了通义千问Qwen3大语言模型（LLM），包含两款混合专家模型（MoE）235B-A22B与30B-A3B，以及六款稠密模型（Dense）从0.6B到32B不等。开发者可基于NVIDIA GPU使用TensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLLM等框架高效部署Qwen3系列模型，实现快速词元生成和生产级应用开发。
vllm+vllm-ascend本地部署QwQ-32B
本指南介绍如何下载、安装和启动基于Ascend的vLLM模型。首先，可通过华为镜像或Hugging Face下载预训练模型；其次，安装vllm-ascend，支持通过基础镜像（如`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.7.3-dev`）或源码编译方式完成；最后，使用OpenAI兼容接口启动模型，例如运行`vllm serve`命令，设置模型路径、并行规模等参数。适用于大模型推理场景，需注意显存需求（如QwQ-32B需70G以上）。
向量数据库终极指南：AI开发者的进阶手册
本文深入解析向量数据库的原理与实战应用，涵盖其在AI系统中的核心作用、关键技术（如HNSW、PQ、LSH）、相似性搜索、元数据过滤及无服务器架构优势。适合开发者和AI从业者学习提升。
构建AI智能体：二十三、RAG超越语义搜索：如何用Rerank模型实现检索精度的大幅提升
本文介绍了重排序(Rerank)技术在检索增强生成(RAG)系统中的应用。Rerank作为初始检索和最终生成之间的关键环节，通过交叉编码器对初步检索结果进行精细化排序，筛选出最相关的少量文档提供给大语言模型。相比Embedding模型，Rerank能更精准理解查询-文档的语义关系，显著提高答案质量，降低Token消耗。文章详细比较了BGE-Rerank和CohereRerank等主流模型，并通过代码示例展示了Rerank在解决歧义查询(如区分苹果公司和水果)上的优势。
