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通义视觉推理大模型QVQ-72B-preview重磅上线
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview，这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色，尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此，该模型仍存在一些局限性，仍在学习和完善中。
使用Qwen2.5+SpringBoot+SpringAI+SpringWebFlux的基于意图识别的多智能体架构方案
本项目旨在解决智能体的“超级入口”问题，通过开发基于意图识别的多智能体框架，实现用户通过单一交互入口使用所有智能体。项目依托阿里开源的Qwen2.5大模型，利用其强大的FunctionCall能力，精准识别用户意图并调用相应智能体。
核心功能包括：
- 意图识别：基于Qwen2.5的大模型方法调用能力，准确识别用户意图。
- 业务调用中心：解耦框架与业务逻辑，集中处理业务方法调用，提升系统灵活性。
- 会话管理：支持连续对话，保存用户会话历史，确保上下文连贯性。
- 流式返回：支持打字机效果的流式返回，增强用户体验。
感谢Qwen2.5系列大模型的支持，使项目得以顺利实施。
探索大型语言模型LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
【最佳实践系列】高并发调用百炼语音合成大模型
本文介绍了阿里云百炼的CosyVoice语音合成大模型及其高并发调用优化方案。CosyVoice支持文本到语音的实时流式合成，适用于智能设备播报、音视频创作等多种场景。为了高效稳定地调用服务，文章详细讲解了WebSocket连接复用、连接池和对象池等优化技术，并通过对比实验展示了优化效果。优化后，机器负载降低，任务耗时减少，网络负载更优。同时，文章还提供了异常处理方法及常见问题解决方案，帮助开发者更好地集成和使用SDK。
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