通义千问API入门教程
本教程将带你从零开始,快速了解如何通过 API 使用通义千问大模型,并尝试使用大模型 API 开发一些简单的应用应用到工作中,提升效率。
MCP 协议: Streamable HTTP 是最佳选择
随着AI应用变得越来越复杂并被广泛部署,原有的通信机制面临着一系列挑战。近期MCP仓库的PR #206引入了一个全新的Streamable HTTP传输层替代原有的HTTP+SSE传输层。本文将详细分析该协议的技术细节和实际优势。
通义大模型:中国AI领域的新里程碑
本文介绍了阿里巴巴达摩院研发的“通义大模型”系列,该模型在2025年已成为AI领域的重要里程碑。通义大模型拥有超大规模参数、多模态融合、高效训练框架和中文优化等技术特点,在智能客服、内容创作、教育和企业服务等多个场景实现应用。未来,它将在多模态能力、小样本学习、安全性及应用场景拓展等方面持续突破,推动中国AI技术进步与行业智能化转型。
告别文字乱码!全新文生图模型Qwen-Image来咯
通义千问团队开源了Qwen-Image,一个20B参数的MMDiT模型,具备卓越的文本渲染和图像编辑能力。支持复杂中英文文本生成与自动布局,适用于多场景图像生成与编辑任务,已在魔搭社区与Hugging Face开源。
手机也能跑通义Qwen3大模型,手把手教你部署!
全球开源模型冠军Qwen3与端到端全模态模型Qwen2.5-Omni现已成功在手机上跑通!借助MNN支持,适配Android、iOS及桌面端,实现低延迟、本地化、高安全的AI体验。用户可通过自定义Sampler设置、System Prompt和Max New Tokens调节模型输出风格与长度。
vllm+vllm-ascend本地部署QwQ-32B
本指南介绍如何下载、安装和启动基于Ascend的vLLM模型。首先,可通过华为镜像或Hugging Face下载预训练模型;其次,安装vllm-ascend,支持通过基础镜像(如`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.7.3-dev`)或源码编译方式完成;最后,使用OpenAI兼容接口启动模型,例如运行`vllm serve`命令,设置模型路径、并行规模等参数。适用于大模型推理场景,需注意显存需求(如QwQ-32B需70G以上)。
向量数据库终极指南:AI开发者的进阶手册
本文深入解析向量数据库的原理与实战应用,涵盖其在AI系统中的核心作用、关键技术(如HNSW、PQ、LSH)、相似性搜索、元数据过滤及无服务器架构优势。适合开发者和AI从业者学习提升。
别让你的大模型被忽悠了,聊聊prompt注入攻击
本文探讨了Prompt工程中的隐私与安全问题,重点分析了“奶奶漏洞”及更广泛的Prompt攻击现象,特别是Prompt注入的原理与防御手段。Prompt注入通过构造恶意输入突破模型限制,使LLM执行非预期操作。文章介绍了直接注入和间接注入类型,并提供了多种防御方案,如输入过滤、强化系统指令、接入第三方校验库及多模型协作防御。此外,还讨论了Prompt逆向工程及其正负影响,以及恶意MCP服务投毒的实际案例,如GitHub Copilot漏洞。最后提出了动态权限控制和持续安全监测等解决策略。