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通义千问API：让大模型使用各种工具
本章我们将通过一个简单的例子，揭示基于LangChain的Agent开发的秘密，从而了解如何扩展大模型的能力。
基于qwen2和qwenvl的自动批改作业应用！
针对作业批改中常见的问题，如低质量作业、大量简单作业耗时、需初筛异常作业等，开发了一款自动批改作业的应用。该应用通过备份作业文件、获取文档内容、利用AI生成评语，并保存关键信息与日志，简化了教师的工作流程，提高了效率。应用设计简洁，易于扩展，支持图片转文字处理，适合教育场景使用。
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）
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编码器-解码器架构详解：Transformer如何在PyTorch中工作
本文深入解析Transformer架构，结合论文与PyTorch源码，详解编码器、解码器、位置编码及多头注意力机制的设计原理与实现细节，助你掌握大模型核心基础。建议点赞收藏，干货满满。
MCP 实践：基于 MCP 架构实现知识库答疑系统
文章探讨了AI Agent的发展趋势，并通过一个实际案例展示了如何基于MCP（Model Context Protocol）开发一个支持私有知识库的问答系统。
从音频与照片生成数字人视频：阿里云百炼工作流打造“超级数字人”全流程解析
阿里云百炼上线通义万相2.2数字人视频生成模型S2V，支持音频+单张人像生成个性化数字人视频。结合Qwen-TTS、Qwen-Image与IMS智能剪辑，打造从内容生成到视频输出的全自动“超级数字人”工作流，大幅提升制作效率与质量。
数据驱动的下一站：AI Agent实现洞察与行动的自动闭环
2025年，AI Agent正推动商业智能从“被动查询”迈向“主动决策”。本文系统解析AI Agent核心技术、应用场景与实施路径，助力企业构建以语义层为核心的智能分析体系，实现从数据洞察到自动行动的闭环，全面提升决策效率与数据ROI。
腾讯WeKnora 架构学习指南
《WeKnora架构学习指南》系统解析了这一腾讯开源的智能知识库项目，涵盖核心架构、技术栈、代码结构与学习路径。通过生活化类比和深度流程图解，帮助开发者从零掌握Go后端、Vue前端、RAG原理及微服务协同，提供四阶段进阶路线与实战建议，助力快速上手并参与贡献。
评测|全网最强🚀！5min部署满血版DeepSeek，零成本，无需编程！
本文介绍了阿里云提供的四种DeepSeek部署方案，包括基于百炼调用满血版API、基于函数计算部署、基于人工智能平台PAI部署和GPU云服务器部署。通过这些方案，用户可以摆脱“服务器繁忙”的困扰，实现快速部署与使用
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