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大模型备案材料—《安全评估报告》撰写指南
本文详解大模型备案中的关键材料——《安全评估报告》的撰写要点，涵盖报告框架、必备内容、注意事项及基础信息，助你高效通过备案。
100行代码讲透MCP原理
本文通过100行代码看到MCP的核心原理并不复杂，但它的设计巧妙深入理解使我们能够超越简单的SDK使用，创建更强大、更灵活的AI应用集成方案。
Windows版来啦！Qwen3+MCPs，用AI自动发布小红书图文/视频笔记！
上一篇用 Qwen3+MCPs实现AI自动发小红书的最佳实践 有超多小伙伴关注，同时也排队在蹲Windows版本的教程。
别再和AI玩文字游戏：JSON提示工程让AI乖乖按表填空
厌倦了和AI玩猜谜游戏吗？JSON提示工程来拯救你！用咖啡订单的方式和AI对话，让每次交互都精准到位，告别模糊不清的回复，迎接可预测的AI输出时代。
评测|全网最强🚀！5min部署满血版DeepSeek，零成本，无需编程！
本文介绍了阿里云提供的四种DeepSeek部署方案，包括基于百炼调用满血版API、基于函数计算部署、基于人工智能平台PAI部署和GPU云服务器部署。通过这些方案，用户可以摆脱“服务器繁忙”的困扰，实现快速部署与使用
阿里云百炼工作流支持多模型协同标注，三模型投票分类用户意图实战
本文介绍了一种基于多模型协作的高效分类工作流方案，用于解决传统标注工作中人力依赖大、易出错的问题。通过通义千问系列的 Qwen-Plus、Qwen-Max 和 Qwen3-30b-a3b 三大模型，结合投票机制，实现售前售后意图识别的精准分类。文中详细讲解了如何在阿里云百炼应用广场创建任务型工作流，包括模型节点配置、条件判断设置及测试发布全流程。此外，还提供了批量打标的 Java 示例代码，适用于更复杂的意图标注场景。跟随文章步骤，即可快速构建高效率、高准确性的分类系统。
利用通义大模型构建个性化推荐系统——从数据预处理到实时API部署
本文详细介绍了基于通义大模型构建个性化推荐系统的全流程，涵盖数据预处理、模型微调、实时部署及效果优化。通过采用Qwen-72B结合LoRA技术，实现电商场景下CTR提升58%，GMV增长12.7%。文章分析了特征工程、多任务学习和性能调优的关键步骤，并探讨内存优化与蒸馏实践。最后总结了大模型在推荐系统中的适用场景与局限性，提出未来向MoE架构和因果推断方向演进的建议。
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