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通义千问API：用4行代码对话大模型
本章将通过一个简单的例子，让你快速进入到通义千问大模型应用开发的世界。
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。
📣通义大模型新成员Qwen-VLo，重磅上线，它实现了从“看懂”世界到“描绘”世界
通义千问团队推出全新多模态统一理解与生成模型Qwen VLo，具备强大的图像理解与生成能力。它不仅能“看懂”图像内容，还能基于理解进行高质量再创造，实现从感知到生成的跨越。支持开放指令编辑、多语言交互及复杂任务处理，适用于图像生成、风格迁移、检测标注等多种场景。
掌握全维度智能体提示词框架（CAP）重塑AI提示词工程
本文介绍了全维度智能体提示词框架CAP，通过四层架构实现对AI智能体行为的精准控制，涵盖身份定义、能力调度、安全约束与执行优化，助力企业构建可控、可维护的AI应用系统。
超越问答：深入理解并构建自主决策的AI智能体(Agent)
如果说RAG让LLM学会了“开卷考试”，那么AI智能体（Agent）则赋予了LLM“手和脚”，使其能够思考、规划并与真实世界互动。本文将深入剖析Agent的核心架构，讲解ReAct等关键工作机制，并带你一步步构建一个能够调用外部工具（API）的自定义Agent，开启LLM自主解决复杂任务的新篇章。
【算法精讲系列】通义模型Prompt调优的实用技巧与经验分享
本文详细阐述了Prompt的设计要素，包括引导语、上下文信息等，还介绍了多种Prompt编写策略，如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等，旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化，可逐步实现更优的Prompt设计。
10行代码，实现你的专属阿里云OpenAPI MCP Server
本文介绍如何用10行Python代码创建专属阿里云OpenAPI MCP Server。针对传统MCP Server工具固化、开发复杂等问题，提出借助alibaba-cloud-ops-mcp-server实现灵活拓展的方案。通过配置服务与API名称，运行简短代码即可生成支持SSE连接的MCP Server。用户无需深入了解阿里云OpenAPI细节，大幅降低开发门槛。未来将探索通用工具设计，实现固定工具调用任意API，进一步提升灵活性与效率。
Qwen3 大模型在阿里云容器服务上的极简部署教程
通义千问 Qwen3 是 Qwen 系列最新推出的首个混合推理模型，其在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。
医疗票据OCR图像预处理：印章干扰过滤方案与代码实现
医疗票据OCR技术能自动提取票据中的关键信息，但在实际应用中面临多重挑战。首先，票据版式多样，不同医院、地区的格式差异大，需借助动态模板匹配技术来应对。其次，图像质量参差不齐，存在褶皱、模糊、倾斜、印章遮挡等问题，常通过超分辨率重建和图像修复算法处理。此外，手写体识别、复杂业务逻辑理解（如医疗术语和费用规则）以及数据安全与隐私合规要求也是技术难点。
为应对这些挑战，快瞳系统采用“OCR基础识别 + NLP语义修正”的混合架构，并结合深度学习模型（如CRNN、Transformer）来提升准确率和泛化能力。该技术能显著提升医保报销、保险理赔等场景的效率，是推动医疗信息数字化管理的重要工具。
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