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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。
自媒体创作场景实践｜通义千问3 + MCP=一切皆有可能
本文介绍了通过MCP（Model Context Protocol）结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型，配合ComfyUI生成图像，并通过小红书等社交媒体发布内容，展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server，完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。
方案优势在于高可扩展性和易用性，但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战，推动MCP在更多领域落地。
切块、清洗、烹饪：RAG知识库构建的三步曲
大语言模型明明已经喂了大量文档，为什么还是答非所问？就像米其林厨师需要精心处理食材，RAG系统也需要巧妙处理文档。从文本分块、清洗到结构化索引，这些不起眼的处理步骤决定了AI回答质量的上限。掌握这些技巧，让你的RAG系统从「路边摊」蜕变为「米其林餐厅」。
基于qwen2和qwenvl的自动批改作业应用！
针对作业批改中常见的问题，如低质量作业、大量简单作业耗时、需初筛异常作业等，开发了一款自动批改作业的应用。该应用通过备份作业文件、获取文档内容、利用AI生成评语，并保存关键信息与日志，简化了教师的工作流程，提高了效率。应用设计简洁，易于扩展，支持图片转文字处理，适合教育场景使用。
Chat、Agent和Workflow的思考
Chat、Agent 和 Workflow 各具特色，长期共存，满足不同层次的LLM应用需求。Chat 实现高效人机对话，适用于即时交互；Agent 强调自主执行任务，适合复杂推理与工具调用；Workflow 侧重流程标准化，适用于结构化场景。测试设计应根据不同类型定制方案，聚焦业务价值，而非泛化指标。可通过 A/B 测试、用户反馈和错误分析持续优化模型表现。
人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总）
人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总）
【MCP教程系列】上阿里云百炼，5分钟轻松搭建会分析，能推理，还会自动写文档的Agent
本教程介绍如何在阿里云百炼平台上，用5分钟快速搭建一个能分析、推理并自动写文档的智能体（Agent）。通过零代码方式，结合Flomo MCP应用实现AI分析与自动归档功能。主要步骤包括：开通Flomo服务、获取API KEY、创建智能体并添加MCP服务。完成后，Agent可自动提取关键内容并归档至Flomo。附有详细操作视频和效果演示，新手友好，简单易上手。
大模型备案要点一次过【附材料清单详解】
广东省最新公布一批大模型备案名单，新增14款备案模型、6款登记模型，累计达80款备案、23款登记。文章详解大模型备案流程、周期（5-10个月）、要求（主体资质、数据合规、内容安全、模型完成度）、所需材料（备案表、安全评估报告、服务协议、语料标注规则等）及完整备案流程（初审、自测、提交、整改、终审、公示）。为大模型企业备案提供全面指导。
2025架构革命：一文深度揭秘AI四维进化（MoE/GraphRAG/智能体/HyDE）
本文深入解析大模型核心技术与实践原理，涵盖MCP、RAG、Agent、微调等关键技术，结合架构演进与实战技巧，助你构建高性能AI系统，建议点赞收藏。
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