检索增强生成（RAG）结合检索与生成技术，利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型，前者计算文本向量表示，后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。
在本文中，作者介绍了 Lingma SWE-GPT，一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
通义灵码现已全面支持Qwen3，新增智能体模式，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可端到端完成编码任务。支持问答、文件编辑、智能体多模式自由切换，结合MCP工具与记忆功能，提升开发效率。AI IDE重构编程流程，让开发更智能高效。
SDCon 全球软件技术大会上，阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践，随着 AIGC 技术的发展，软件研发领域将迎来智能化的新高度，助力 DevOps 流程优化，提升研发效率和研发幸福感。
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本文介绍了图像生成技术在AIGC领域的发展历程、关键技术和当前趋势，以及这些技术如何应用于新能源汽车行业的车联网服务中。