AI也会"三思而后答"？揭秘Self-RAG智能检索术
遇到AI胡说八道怎么办？Self-RAG就像给AI装了个"思考开关"，让它知道什么时候该查资料、什么时候该独立思考，还能自我评估答案靠不靠谱。6步智能决策机制，让AI回答又准又稳！#人工智能 #RAG技术 #智能检索 #AI应用
RocketMQ：A2A协议实现多智能体优化
Apache RocketMQ推出轻量级通信模型LiteTopic，专为AI场景设计，支持海量会话、长时交互与多智能体协作。结合A2A协议与阿里AgentScope框架，实现会话持久化、断点续传、精准路由与高可靠通信，助力构建稳定高效的多智能体应用体系。
🔧 微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的核心技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过轻量改造输入实现高效微调。不同方法在参数量、速度与效果间权衡，满足多样需求。（237字）
微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过可训练前缀或软提示实现轻量微调。不同方法在参数量、速度与效果间权衡，满足多样化部署需求。（238字）
🔧 微调技术
微调是适配预训练模型的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；其变体如LoRA+、QLoRA、AdaLoRA进一步优化性能与资源消耗。Prefix Tuning与Prompt Tuning则以极小参数调整实现高效迁移。不同方法在效果、速度与部署间权衡，满足多样需求。（239字）
🔧 微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的关键技术，主要包括指令微调、对齐微调和高效参数微调。LoRA等方法通过低秩矩阵分解减少参数量，提升训练效率，而Prefix Tuning、Prompt Tuning则通过少量可训练参数实现高效迁移，在效果与成本间取得平衡。
AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
Apache RocketMQ 推出轻量级通信模型 LiteTopic，专为 AI 时代多智能体协作设计。它通过百万级队列支持、会话状态持久化与断点续传能力，解决传统架构中通信脆弱、状态易失等问题。结合 A2A 协议与阿里巴巴 AgentScope 框架，实现高可靠、低延迟的 Agent-to-Agent 通信，助力构建稳定、可追溯的智能体应用。现已开源并提供免费试用，加速 AI 应用落地。
双第一，阿里云领跑安全运营智能体
全球权威咨询机构IDC发布了《中国安全运营智能体实测，2025》（Doc#CHC52346025，2025年11月）报告，报告针对国内20余家云厂商和安全厂商，从安全风险评估智能体、告警分诊智能体、事件调查与响应智能体、策略与规则管理智能体、威胁情报的收集与分析智能体、漏洞管理智能体、安全报告智能体、智能体管理等八大实测维度进行测评，整个测评流程依据IPDRR安全运营框架进行了严格测试。
