今天，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中，通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5，正在加速追赶GPT-4。通义千问APP在各大手机应用市场正式上线，所有人都可通过APP直接体验最新模型能力。

云计算也能“自动驾驶”了！阿里云用大模型对云产品进行AI化改造

10月31日，杭州云栖大会上，阿里云对外展示了一款可自动编写代码的 AI 助手，在编码软件的对话窗口输入“帮我用 python 写一个飞机游戏”，短短几秒，这款名为“通义灵码”的 AI 助手就自动生成了100多行代码，点击运行后一个充满儿时回忆的“飞机大战”游戏就成功跑起来了。

今天，2023云栖大会进行至第2天。 本届云栖大会，我们发布了千亿级参数规模的大模型通义千问2.0、一站式模型应用开发平台阿里云百炼以及8个行业大模型，同时全面升级了人工智能平台PAI，并对超40款云产品提供了Serverless的能力，推出全球首款容器计算服务ACS。

Arthas watch （方法执行数据观测）

Bolt.diy 是 Bolt.new 的一个开源版本，它提供了更高的灵活性和可定制性。通过自然语言交互，它能够简化开发流程，并提供全栈开发支持，同时允许用户进行二次开发。它就像是你的数字创作伙伴，帮你把想法变成现实。在数字化时代，拥有一个个人博客不仅是一种展示自我的方式，更是一种记录生活、分享知识、连接世界的桥梁。通过阿里云的 Bolt.diy，我仅用五分钟就搭建了一个功能齐全、美观大方的个人博客，这让我深刻感受到了技术的力量和便捷性。

Arthas profiler（使用async-profiler对应用采样，生成火焰图）

模型上下文协议（MCP）是由Anthropic提出的开源标准，旨在解决大语言模型与外部数据源和工具集成的难题。作为AI领域的“USB-C接口”，MCP通过标准化、双向通信通道连接模型与外部服务，支持资源访问、工具调用及提示模板交互。其架构基于客户端-服务器模型，提供Python、TypeScript等多语言SDK，方便开发者快速构建服务。MCP已广泛应用于文件系统、数据库、网页浏览等领域，并被阿里云百炼平台引入，助力快速搭建智能助手。未来，MCP有望成为连接大模型与现实世界的通用标准，推动AI生态繁荣发展。

本文介绍了通过DeepSeek生成一个基于Spring AI的在线AI聊天助手项目的全过程。项目采用JDK17+Spring AI+Thymeleaf+Spring Web技术栈，实现了一个简单的聊天界面，用户可输入内容并获得DeepSeek返回的结果。文章详细描述了从需求明确、项目结构设计到配置参数启动的步骤，并展示了核心代码片段如pom.xml、application.properties及主要Java类文件。尽管功能简单，但体现了AI在编程领域的高效应用，未来有望进一步优化上下文记忆等功能，提升开发体验与效率。

企业级大模型架构师需要掌握从 底层算力、模型训练、微调优化、推理部署、企业集成 到 安全合规 的全栈能力。这里提供一个完整的 企业级大模型架构师成长体系。

本文分享了作者在AI领域的创作心得与技术见解，涵盖从获奖经历到大模型核心技术的深入解析。内容包括大模型推理过程、LLM类型、prompt工程参数配置及最佳实践，以及RAG技术和模型微调的对比分析。同时探讨了AI对社会和个人的影响，特别是在deepseek出现后带来的技术革新与应用前景。适合希望了解AI大模型技术及其实际应用的读者学习参考。

想从多个平台下载高清无水印视频？本文教你使用 `yt-dlp` 工具轻松实现！支持 YouTube、B站、抖音等主流平台，提供代码示例与解析，涵盖批量下载、字幕提取、音频分离等高级功能。无论你是开发者还是普通用户，都能快速上手，高效获取所需视频资源。

通义灵码2.0是一款强大的AI编程工具，帮助开发者从“调参侠”进阶为“架构师”。它通过跨语言开发支持、智能单元测试生成和图生代码等功能，大幅提升开发效率。例如，将Python数据处理函数一键转为React+ECharts组件，自动生成单元测试用例，甚至通过草图生成前端布局代码。此外，新增的QwQ模型具备“代码脑补”能力，可推荐性能优化策略。尽管功能强大，但仍需注意环境隔离与代码审查，避免过度依赖。通义灵码2.0不仅是工具，更是开发者的“外接大脑”。

随着deepseek等大模型逐渐步入视野，理论上文档解析工作应能大幅简化。 然而，实际情况却不尽如人意。当前的多模态大模型虽然具备强大的视觉与语言交互能力，但在解析非结构化文档时，仍面临复杂版式、多元素混排以及严密逻辑推理等挑战。

本文分析了湖南省大模型备案情况，涵盖行业应用领域、备案时间及未来发展方向，并结合2025年3月发布的生成式人工智能备案/登记专项通知，探讨其对企业的影响。湖南在人工智能领域的布局积极，大模型已应用于多个行业。新通知通过提升合规意识、加强监督检查和促进高质量发展，助力企业规范运营并推动产业健康发展。企业应主动适应政策，探索创新应用，为湖南乃至全国的人工智能发展贡献力量。

函数计算提供免运维、Serverless GPU，具备极致弹性与按量付费优势，助您一键部署AI大模型，加速业务创新。

DeepSeek的出圈为AI发展开辟新路径，大模型在各行业应用也愈发深入。例如“许继智算”团队在昇腾AI创新大赛中获奖，他们通过大模型解决了电力装备运维中的缺陷检测与风险识别难题。传统电力运维依赖人工，存在效率低、误报率高等问题，而该团队基于多模态大模型，融合文本、声纹、图像等信息，构建“智电灵眸”智能运维平台，大幅提升故障诊断精度与效率。其创新方案已在多个项目试点，识别准确率提升30%以上，故障预警速度提高50%，标志着电力运维进入“智能体”时代。这不仅体现了大模型的实际价值，也为其他行业应用提供了参考范例。

本指南介绍如何在鸿蒙 Next 系统中对接 AI API，实现文字对话功能。首先通过 DevEco Studio 创建项目并配置网络权限，选择合适的 AI 服务（如华为云或百度文心一言）。接着，使用 Node.js 转发请求，完成客户端与服务器端代码编写。最后进行功能测试与优化，确保多轮对话顺畅、性能稳定。此过程需严格遵循开发规范，充分利用系统资源，为用户提供智能化交互体验。

2025年3月12日，国家网信办公布第十批深度合成算法通过名单，共395款。主要分布在广东、北京、上海、浙江等地，占比超80%，涵盖智能对话、图像生成、文本生成等多行业。典型应用包括医疗、教育、金融等领域，如觅健医疗内容生成算法、匠邦AI智能生成合成算法等。服务角色以面向用户为主，技术趋势为多模态融合与垂直领域专业化。

2025年3月12日，国家网信办公布第十批深度合成算法备案信息，共395款算法通过公示。根据《互联网信息服务深度合成管理规定》，境内深度合成服务提供者和技术支持者需履行备案手续。具体信息可在中国互联网信息服务算法备案系统查询，疑议请发邮件至指定邮箱。附件含完整备案清单。

DeepSeek点燃了大模型的“引线”，使其进入爆发期。短短一个多月，大模型能力不断刷新，产业上下游达成落地共识。当前大模型正从早期采用者向早期大众过渡，面临算力瓶颈这一关键挑战。百度智能云通过百舸4.0平台，成功解决了算力供应和成本问题，大幅提升了训练效率和稳定性，助力大模型在各行业的快速应用。随着市场需求的增长，算力需求将呈指数级上升，未来的大模型竞赛不仅是模型之争，更是工程能力和算力布局的较量。百度智能云等企业正稳步推动大模型从创新走向产业应用，开启了一场高效率、低成本的“双螺旋”竞赛。

2024年12月20日，中央网信办公布第九批深度合成算法名单。分析显示，教育、智能对话、医疗健康和图像生成为核心应用领域。文本生成占比最高（57.56%），涵盖智能客服、法律咨询等；图像/视频生成次之（27.32%），应用于广告设计、影视制作等。北京、广东、浙江等地技术集中度高，多模态融合成未来重点。垂直行业如医疗、教育、金融加速引入AI，提升效率与用户体验。

Manus（官网：[https://manus.im/](https://manus.im/)）是一个通用AI智能体，能够理解用户需求并主动完成任务，如筛选简历、研究房产和分析股票等复杂工作。其独特之处在于“知行合一”，不仅能思考还能交付成果。目前处于内测阶段，邀请码稀缺，申请需详细说明使用目的和技术背景。通过官方审核后，用户可登录体验这一创新工具。

AI 解决方案的安全控制设计与实施涵盖数据安全、模型安全、系统安全及合规治理四大领域。通过数据加密、访问控制、差分隐私等手段保障数据安全；采用对抗训练、联邦学习确保模型安全；利用容器化部署、可信执行环境维护系统安全；并遵循 GDPR 等法规，进行红队测试和应急响应，确保 AI 全生命周期的安全性与合规性。

通义万相2.1重磅开源，OpenSearch LLM智能问答版支持DeepSeek-R1系列模型，容器服务 Edge 版支持共享GPU调度能力，详情请点击阿里云产品二月刊

通义灵码是基于通义大模型的AI研发辅助工具，提供代码智能生成、研发问答、多文件修改等功能，帮助开发者提高编码效率。本文通过手把手教程，使用通义灵码开发一个简单的Python时钟程序，展示其高效、智能的编码体验。从环境准备到代码优化，通义灵码显著降低了开发门槛，提升了开发效率，适合新手和资深开发者。最终，你将体验到AI加持下的便捷与强大功能。

AI大模型面临核心安全问题，包括模型内在风险（如欺骗性对齐、不可解释性和模型幻觉）、外部攻击面扩大（如API漏洞、数据泄露和对抗性攻击）及生成内容滥用（如深度伪造和虚假信息）。应对方案涵盖技术防御与优化、全生命周期管理、治理与行业协同及用户教育。未来需关注动态风险适应、跨领域协同和量子安全预研，构建“技术+管理+法律”三位一体的防护体系，推动AI安全发展。

随着算法备案要求的完善，企业常因使用网上廉价模板而遭遇审核通过率低、问题增多的困境。本文分析了审核不通过的原因，包括模板缺乏针对性、审核标准严格、审核人员主观差异及企业准备不足等，并提出建议：深入了解备案要求、准备详尽材料、避免通用模板、寻求专业帮助。备案后还需持续合规管理，确保算法服务安全运行。