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。

2024年最受开发者欢迎的AI应用开发平台榜单发布，阿里云百炼入选15强。持续推动AI开发者生态建设，提供开放平台、培训支持、行业解决方案，注重数据安全与合规，致力于生态合作与共赢，加速企业数智化转型。

11月，阿里云百炼平台迎来一系列重大更新，包括推出QwQ、qwen-turbo、qwen-Plus等多个新模型及快照版本，强化AI推理、文本生成、视觉理解等能力。此外，还优化了模型管理、数据处理等功能，提升了用户体验。

Qwen团队推出新成员QwQ-32B-Preview，专注于增强AI推理能力。通过深入探索和试验，该模型在数学和编程领域展现了卓越的理解力，但仍在学习和完善中。目前，QwQ-32B-Preview已上线阿里云百炼平台，提供免费体验。

Qwen2.5-Turbo已上线，支持100万超长上下文，相当于100万个英文单词或150万个汉字。该模型在多个长文本任务评测集中表现出色，超越GPT-4，同时在推理速度上实现4.3倍提升。限时免费赠送1000万tokens额度，欢迎体验。

阿里云百炼产品月刊【2024年10月】上线，涵盖本月产品和功能发布、活动，应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云百炼产品的最新动态。本月推出开源图片解析模型qwen2-vl-7b-instruct和qwen2-vl-2b-instruct，提升图片理解能力；主流模型qwen-max、qwen-turbo和qwen-plus升级至快照0919版本，支持8千字长文本输出；新增应用观测功能，实时查看调用次数和应用时延。此外，还发布了《阿里云百炼产品动态》电子书以及阿里云百炼产品最新规划电子刊，汇集最新产品动态和实践案例。

击败Meta，阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座

检索增强生成（RAG）结合检索与生成技术，利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型，前者计算文本向量表示，后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。

阿里云百炼产品月刊【2024年8月】，涵盖本月产品和功能发布、应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云百炼产品的最新动态。

本内容为您提供了百炼平台SFT微调的实践案例，帮助您方便并快速借助模型微调定制化您自己的专属模型。

通过使用“百炼”平台，您可以快速构建一个多代理（Multi-Agent）架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求，收集详细信息后，利用“百炼”的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。

由Stable Diffusion团队推出的开源文生图模型FLUX风靡全球，其生成质量媲美Midjourney，被誉为“开源王者”。阿里云百炼平台首发FLUX中文优化版，提升了中文指令的理解与执行能力。开发者可直接在平台上体验并调用FLUX模型，且享有1000张图像的免费生成额度，有效期180天。无需额外部署，即可轻松利用这一先进模型创造高质量图像。

在使用析言产品时遇技术难题？官方答疑群助您快速解决！群内可与其他用户交流、获取技术支持，轻松找到答案。欢迎扫描二维码或搜索钉钉号：94725009401加入我们，了解更多详情及VPC能力，让数据分析变得简单高效。

**Meta开源Llama 3.1系列模型，含4050亿参数“超大杯”版本。**阿里云百炼率先上架全系列，并为新老用户享30天100万tokens免费算力。模型广场现开放体验，欢迎试用与反馈。涵盖80亿、700亿、4050亿参数版本，上下文长度最大可达128K tokens，支持多语言。立即体验Llama 3.1的强大能力！

阿里云新推出通用文本向量模型text-embedding-v3，基于LLM，支持50+语言，包括新增的意大利语等。模型升级亮点：8K长文本支持、可变向量维度、Sparse向量及不分Query/Document类型。现在提供50万免费tokens，有效期180天，计费0.0007元/1000 tokens。体验请访问[阿里云百炼官网](https://bailian.console.aliyun.com/?spm=a2c6h.13046898.publish-article.6.63066ffaL32qHM)

模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。

阿里云面向生态伙伴开放“阿里云百炼“大模型服务平台和“通义”系列为代表的各类大模型产品能力，与产品生态伙伴展开基于大模型应用方向的Maas（模型即服务）产品集成与被集成合作，旨在为用户提供AI领域研究成果在行业中的最新技术应用与解决方案，而共同开展的一项关于大模型应用合作的产品合作计划。

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。

随着智能技术的发展，2025年成为智能体发展的关键一年。本项目旨在构建一个多智能体统一交互平台，通过单一入口访问各类智能体服务，提升用户体验和效率。系统具备意图识别、连续对话支持和高效数据处理等特性，采用Spring Boot、Redis、Qwen等技术栈，实现智能体的选择与执行，并提供流式处理和会话管理功能。完整代码托管于GitHub仓库[multi-agent-arch](https://github.com/CoderSJX/multi-agent-arch)。

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。

本文介绍如何使用Go语言版的Langchain框架——langchaingo，结合清华大学KEG实验室开发的GLM-4模型，在本地运行AI项目。GLM-4是一个先进的自然语言处理模型，支持多种任务。通过智谱AI开放平台注册可获1000w token用于测试。文章展示了langchaingo的基本配置、构建聊天内容及生成回复的过程，并简要总结了项目的现状和未来更新计划。

本文汇总了近年来在神经音频编解码器和语音语言模型领域的多项重要研究，涵盖从2020年到2024年的最新进展。这些研究包括端到端的音频编解码器、高效音频生成、高保真音频压缩、多模态表示学习等。每项研究都提供了详细的论文链接、代码和演示页面，方便读者深入了解和实验。例如，SoundStream（2021）提出了一种端到端的神经音频编解码器，而AudioLM（2022）则通过语言建模方法生成音频。此外，还有多个项目如InstructTTS、AudioDec、HiFi-Codec等，分别在表达性TTS、开源高保真音频编解码器和高保真音频压缩方面取得了显著成果。

【12月更文挑战第17天】

一文带你了解《主动式智能导购AI助手构建》解决方案的优与劣

本文详细解析了Qwen-Agent的核心功能——功能调用，涵盖其定义、工作流程、重要性和实际应用，通过实例展示了如何在Qwen-Agent中利用此功能与外部工具和API互动，扩展AI应用范围。

自2017年起，每年持续关注云栖大会，去年开始全程观看在线回放，并使用通义千问进行语音转写，形成多份文字稿。这些资料上传至百炼平台，构建知识库，创建问答助手，展示了AI在处理和解析大量信息方面的强大能力。

近期尝试使用Qwen VL Plus模型处理图像识别任务，以GIS专业背景选择了一张街景图片进行测试。体验上，API调用流畅，环境配置简单，且成本低廉，免费额度可支持约1,000张图片的处理。不过，模型在某些情况下会产生幻觉，如对仅含Google水印的街景图片错误地描述存在地名信息。此外，其文本描述风格多变，从轻松愉快到沉稳不一，有时甚至会拒绝回答。

随着大模型技术的不断进步，应用创新呈现出蓬勃发展的势头。开发者在基于百炼完成智能体开发后往往还需要解决应用正式生产上线相关的一系列工程性问题，本文介绍如何通过百炼 + 多端低代码开发平台魔笔的云产品组合的方式快速构建一个端到端的大模型应用，为AI创新加码提速。

基于Qwen-Max构建的智能系统，融合了自然语言处理、决策引擎、任务识别与工具选择等技术，具备强大的多模态理解和生成能力。该系统能自动分析用户输入，识别任务类型，选择最优工具执行任务，并整合结果反馈给用户，广泛应用于查询、生成、翻译和图像处理等多个领域，显著提升了任务处理效率和智能化水平。

智能系统通过任务识别、决策引擎、工具选择和结果整合，自动选择合适的工具和方法，高效处理查询、生成、翻译、图像处理等任务，提供精准的解决方案。系统支持自然语言理解、任务分类、语义解析与意图识别，确保任务的准确执行和反馈。

方华在阿里云开发者社区发现了一个构建RAG应用的活动，通过官方教程和阿里云提供的工具，如ROS、百炼平台及文档智能，实现了零代码配置RAG应用的Demo。本文分享了该项目的源码本地部署调试方法，介绍了其基于Python的Web应用程序结构，使用FastAPI和Jinja模板引擎，支持文件上传、自定义问答等功能。项目还详细描述了环境配置、服务启动等步骤，帮助开发者更好地理解和实践应用开发。

大语言模型通常流式返回文字，若一次性TTS会导致严重延迟。通过标点断句或流TTS可实现低延迟的文本到语音转换。本文介绍了电话机器人接口适配流TTS的原理及技术点，包括FreeSWITCH通过WebSocket流TTS放音，以及推流协议和旁路流对接的详细说明。

基于百炼平台的 `qwen-max` API，设计了一套融合检索增强、图谱增强及指令驱动的智能工具调用决策系统。该系统通过解析用户指令，智能选择调用检索、图谱推理或模型生成等工具，以提高问题回答的准确性和丰富性。系统设计包括指令解析、工具调用决策、检索增强、图谱增强等模块，旨在通过多种技术手段综合提升智能体的能力。

本文介绍了一种基于阿里云百炼平台的`qwen-max` API构建的智能体方案，该方案集成了检索增强、图谱增强及智能工具调用决策三大模块，旨在通过结合外部数据源、知识图谱和自动化决策提高智能回答的准确性和丰富度。通过具体代码示例展示了如何实现这些功能，最终形成一个能灵活应对多种查询需求的智能系统。