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通义大模型：解码中国AI的"通"与"义"
“通义”取自中国传统文化中“通晓大义”，寓意技术与人文的结合。作为阿里巴巴旗下的超大规模语言模型，通义在知识蒸馏、动态稀疏激活和文化感知模块上实现三大突破，大幅提升效率与适切性。其已在医疗、司法、文化传播等领域落地，如辅助病历处理、法律文书生成及文物解说等。测试显示，通义在中文诗歌创作、商业报告生成等方面表现优异。同时，开放的开发者生态已吸引5万+创新者。未来，通义将探索长期记忆、自我反思及多智能体协作，向AGI迈进，成为智能本质的载体。其对中文语境情感的精准把握，更是中国AI“通情达义”的典范。
别让你的大模型被忽悠了，聊聊prompt注入攻击
本文探讨了Prompt工程中的隐私与安全问题，重点分析了“奶奶漏洞”及更广泛的Prompt攻击现象，特别是Prompt注入的原理与防御手段。Prompt注入通过构造恶意输入突破模型限制，使LLM执行非预期操作。文章介绍了直接注入和间接注入类型，并提供了多种防御方案，如输入过滤、强化系统指令、接入第三方校验库及多模型协作防御。此外，还讨论了Prompt逆向工程及其正负影响，以及恶意MCP服务投毒的实际案例，如GitHub Copilot漏洞。最后提出了动态权限控制和持续安全监测等解决策略。
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）。
人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总）
人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总）
高效部署通义万相Wan2.1：ComfyUI文生/图生视频实战，工作流直取！
通义万相Wan2.1开源不到一周，已登顶HuggingFace Model 和 Space 榜双榜首，在HuggingFace和ModelScope平台的累计下载量突破100万次，社区热度持续攀升！为响应小伙伴们对ComfyUI工作流运行Wan2.1的强烈需求，社区开发者整理了实战教程👇
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。
《生成式引擎优化（GEO）服务商选择指南》：让AI大模型主动推荐你
GEO（生成式引擎优化）是针对AI生成式搜索引擎的优化策略，旨在让企业信息在AI回答中优先呈现，实现“无点击曝光”。与传统SEO不同，GEO强调语义理解、权威内容和结构化数据，提升品牌在AI推荐中的可见性与可信度。企业需关注GEO服务商的技术实力、行业匹配度、服务流程完整性等维度，确保优化效果。
Three.js第2篇，加载glb / gltf模型，Vue加载glb / gltf模型（如何在vue中使用three.js，vue使用threejs加载glb模型）
Three.js 是一个用于在 Web 上创建和显示 3D 图形的 JavaScript 库。它提供了丰富的功能和灵活的 API，使开发者可以轻松地在网页中创建各种 3D 场景、模型和动画效果。可以用来展示产品模型、建立交互式场景、游戏开发、数据可视化、教育和培训等等。这里记录一下如何在Vue项目中使用Three.js
三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型！
本文详细介绍了如何在 Dify 中接入 Ollama 模型，包括模型添加、参数配置及常见问题解决。通过运行 Ollama 服务并与 qwen2:0.5b 模型交互，实现本地化大模型应用开发。同时提供了 Docker、Mac、Linux 和 Windows 平台上 Ollama 的部署与环境变量设置指南，帮助开发者快速上手。更多实战技巧可访问[编程严选网](http://www.javaedge.cn/)或关注作者的 Github 仓库。
AI 超级智能体全栈项目阶段二：Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
本文讲解 Prompt 基本概念与 10 个优化技巧，结合学术分析 AI 应用的需求分析、设计方案，介绍 Spring AI 中 ChatClient 及 Advisors 的使用。
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