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。
《AI领航：解锁机器人分布式智能控制的奥秘》
机器人分布式智能控制技术正推动多机器人协同作业迈向新高度。借助人工智能，特别是多智能体强化学习（MARL）和分布式深度学习，机器人可自主学习、优化决策并高效协作。在仓储物流、智能工厂及灾难救援等场景中，机器人通过实时通信与数据共享完成复杂任务。然而，随着系统规模扩大，通信成本与计算负担增加，需引入联邦学习等方法保障数据隐私与可靠性。同时，环境感知与决策融合技术解决信息不确定性问题，提升整体性能。这一领域的持续创新将为机器人协作开辟更广泛的应用前景。
十几行代码实现 Manus，Spring AI Alibaba Graph 快速预览
Spring AI Alibaba Graph 的核心开发已完成，即将发布正式版本。开发者可基于此轻松构建工作流、智能体及多智能体系统，功能丰富且灵活。文章通过三个示例展示了其应用：1) 客户评价处理系统，实现两级问题分类与自动处理；2) 基于 ReAct Agent 的天气预报查询系统，循环执行用户指令直至完成；3) 基于 Supervisor 多智能体的 OpenManus 实现，简化了流程控制逻辑并优化了工具覆盖度。此外，还提供了运行示例的方法及未来规划，欢迎开发者参与贡献。
OpenManus：开源版 Manus，无需邀请码，5 分钟极速体验！
OpenManus 是一款基于多智能体协作的开源自动化系统，能将复杂任务拆解为可执行子流程。通过多智能体机制分解任务、协调工具调用，实现代码执行、文件处理、网络搜索等复杂操作。本方案基于函数计算 FunctionAI 开发平台和阿里云百炼模型服务，提供一键部署方案，让企业无需过多运维投入即可获得灵活透明的智能任务处理能力。方案具备三大核心优势：Serverless 架构降本、实时反馈与透明化、模块化自由组合，支持快速接入多种功能模块。用户可通过简单步骤获取 API-KEY 并完成部署，体验 AI 自动化任务处理。
让AI真正懂生产的工业智能体长啥样？一个评测告诉你答案
本文探讨了工业互联网平台与大模型技术融合的趋势，重点介绍卡奥斯COSMOPlat平台。该平台通过智能体应用构建，提升生产效率、优化流程并降低开发成本。文章还分析了工业大模型在知识引擎、智能应用开发等方面的应用价值，并通过案例展示其在设备管理、供应链优化中的成效。随着政策推动和市场需求增长，“人工智能+工业互联网”模式正加速产业升级，为工业企业提供新生产力工具，助力数字化转型与智能化发展。
2025年大模型就业：核心技术趋势、技能要求与职业发展全景解析
随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术飞速迭代，人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体（Agent）系统的深刻转型。到2025年4月，企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议，旨在为从业者提供详尽的职业规划指南，帮助其精准把握行业机遇。