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Multi-Agent实践第6期：面向智能体编程：狼人杀在AgentScope
本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
阿里云百炼应用实践系列-基于LlamaIndex的文档问答助手
本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例，介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云百炼平台的底座能力，以官方帮助文档为指定知识库，搭建了问答服务，支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
阿里云百炼应用实践系列-AI助手快速搭建
本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力，以官方帮助文档为参考，搭建了一个以便全天候（7x24）回应客户咨询的AI助手，介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
阿里云百炼应用实践系列-10分钟在企业微信中集成一个 AI 助手
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
如何提取手写票据信息
本文主要讲述在处理票据信息结构化提取任务时，如何结合OCR（光学字符识别）技术和多模态大模型Qwen-VL来提高票据信息提取的准确性和效率。
两步构建 AI 总结助手，实现智能文档摘要
本方案将运用函数计算 FC，构建一套高可用性的 Web 服务，以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时，系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务，百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务，对文本数据进行智能识别与解析，最终将总结结果返回给用户。
大模型无缝切换，QwQ-32B和DeepSeek-R1 全都要
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型，拥有320亿参数，性能媲美DeepSeek-R1（6710亿参数）。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行，并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换，涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外，还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能，帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题，提升大模型应用的稳定性和效率。
