通义千问Qwen3-Max正式发布，参数超1T，训练稳定高效，在代码、推理、多语言等任务中表现卓越。预览版已登顶LMArena榜单前三，支持阿里云百炼API调用与Qwen Chat体验，敬请试用。

Qwen3-VL开源发布后广受认可，登顶Chatbot Arena视觉榜与OpenRouter图像处理市场份额第一。支持文档解析、OCR、视频理解、3D定位等多模态任务，现推出详细Cookbook助力开发者高效应用。

CoGenAV 是一种创新的多模态语音理解模型，核心理念是实现“音画同步”的深度理解。通过学习 audio-visual-text 的时序对齐关系，构建更鲁棒、更通用的语音表征框架。它在视觉语音识别（VSR）、音视频语音识别（AVSR）、语音增强与分离（AVSE/AVSS）及主动说话人检测（ASD）等任务中表现出色，尤其在嘈杂环境下性能显著提升。仅需 223 小时数据训练即可媲美传统数千小时数据的效果，大幅降低训练成本。CoGenAV 支持主流平台如 GitHub、HuggingFace 和 ModelScope，助力多场景应用开发。

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。

通义实验室联合阿里云百炼发起有奖征文活动！使用Qwen3+MCP Sever搭建Agent，即有机会瓜分1亿Tokens大奖与限定周边。活动时间：5月6日-5月30日征稿，投稿需包含技术文档、故事分享、演示视频及知识产权承诺书。突出技术创新与场景应用，传播潜力更大！扫码报名并分享至社交平台还有额外抽奖机会，赢定制好礼！

Qwen3（千问3）于北京时间4月29日凌晨发布，是Qwen系列大型语言模型的最新成员，具备全系列、开源最强、混合推理等特性。它包括两款MoE模型（Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B）及六个Dense模型，支持119种语言。Qwen3在代码、数学和通用能力测试中超越行业顶尖模型，如DeepSeek-R1和Grok-3。其旗舰版Qwen3-235B-A22B仅需4张H20即可本地部署，成本为DeepSeek-R1的35%。此外，Qwen3原生支持思考模式与非思考模式切换，降低复杂任务门槛，并支持MCP协议优化Agent架构。

GPU上大语言模型的内存主要由模型权重和KV缓存构成。70亿参数模型以16位精度加载时，权重占约14GB；KV缓存则随批大小和序列长度线性增长，显著影响显存使用，限制推理吞吐与长上下文处理。

Qwen-Image-Edit基于20B Qwen-Image模型，融合视觉语义与外观控制，支持中英文文字精准编辑、风格迁移、IP创作等多重功能，具备SOTA性能，助力低门槛、高精度图像编辑。

本文提供一套系统化知乎高赞回答生成模板，结合AI工具（如DeepSeek、通义千问），助力技术人高效输出高质量内容。涵盖结构框架、质量检查、实战示例与合规建议，提升表达清晰度与内容价值，适用于经验分享、技术科普等多种场景，实现知识输出的标准化与高效化。

本文将AI提示词工程应用于基金定投，为技术人打造一套系统化、可执行的理财方案。通过结构化指令，AI可生成个性化定投策略，覆盖目标设定、资产配置、风险控制与动态调整，帮助用户降低决策门槛，规避情绪干扰，实现科学理财。

开发者常困于外文技术文档阅读：英文论文难啃、日文博客机翻生硬、开源项目说明冗长。本文分享一个高效AI提示词，支持中英日等多语言，可自动提炼外文内容为结构化中文摘要，30秒速览核心要点，大幅提升知识获取效率。

《WeKnora架构学习指南》系统解析了这一腾讯开源的智能知识库项目，涵盖核心架构、技术栈、代码结构与学习路径。通过生活化类比和深度流程图解，帮助开发者从零掌握Go后端、Vue前端、RAG原理及微服务协同，提供四阶段进阶路线与实战建议，助力快速上手并参与贡献。

GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架，以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性，让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展，兼具灵活性与工程化优势。

AutoGen 是微软开源的 AI Agent 框架，支持多智能体协作与分布式部署。本指南从架构解析、技能清单到学习路径，带你由浅入深掌握其核心原理与实战应用，助力构建可扩展的智能系统。

本指南系统解析 Coze Loop 架构，涵盖项目结构、DDD 设计、技术栈与学习路径，助你从零掌握 AI Agent 平台开发与贡献。

本指南深入解析开源终端AI助手Gemini CLI的架构设计，涵盖项目结构、核心流程与技术栈（TypeScript/React+Ink/Node.js），并提供从环境搭建到贡献代码的四阶段学习路径，助力开发者掌握AI编程工具开发精髓。

本指南系统解析微软Semantic Kernel .NET架构，涵盖核心组件、设计模式与源码结构，结合实战路径与调试技巧，助你从入门到贡献开源，掌握AI编排开发全栈技能。

本文详解算法备案、大模型备案与大模型登记的区别及适用场景，涵盖舆论属性、社会动员能力、生成式AI服务等核心概念，解析三类备案的流程、周期、材料要求及政策依据，助力企业合规开展AI服务。

本月通义千问模型大升级，新增多模态、语音、视频生成等高性能模型，支持图文理解、端到端视频生成。官网改版上线全新体验中心，推出高代码应用与智能体多模态知识融合，RAG能力增强，助力企业高效部署AI应用。

AI时代，评估成关键技能。通过错误分析、归类量化与自动化监控，系统化改进AI应用，应对幻觉等问题。Anthropic与OpenAI均强调：评估是产品迭代的核心，数据驱动优于直觉，让AI真正服务于目标。

国庆假期倒数第二天，你是否正陷入节后焦虑？本文以“系统重启”为喻，剖析生物钟紊乱、心理落差等四大“故障”，并提供AI驱动的渐进式恢复方案。通过个性化指令，生成分阶段行动清单，助你科学调适，平稳过渡到工作状态，实现高效开工。

科技赋能企业转型：清华团队突破固态电池技术，AIGEO融合AI与GIS助力精准获客，降本增效。覆盖美妆、教育、金融等多领域，提升流量与转化率，推动数字化升级。（238字）

迈瑞医疗三季度或迎转机，企业增长难题凸显。数字化签约产品AIGEO依托至信链存证，15秒极速签署，多端适配、司法认可，助力企业提效降本。智能技术正重塑医疗、金融、制造等领域，AI赋能成关键。政策推动下，技术创新驱动业务新增长。

本文系统梳理了从提示词到生产级LLM产品的八大核心能力：提示词工程、上下文工程、微调、RAG、智能体开发、部署、优化与可观测性，助你构建可落地、可迭代的AI产品体系。

AI大模型开发涉及多种编程语言：Python为主流，用于算法研发；C++/CUDA优化性能；Go/Rust用于工程部署；Java适配企业系统；Julia等小众语言用于科研探索。

VTJ.PRO v0.13.29 集成阿里云Qwen3-Coder-Plus大模型，实现自然语言生成Vue组件、源码双向同步与智能调试，大幅提升开发效率，推动低代码迈向智能化新时代。

AIGEO是一款低成本、高效率的内容优化工具，助力企业提升曝光与转化。适配多行业，支持AI收录推荐，精准匹配用户搜索意图，合规安全，推动小微企业数字化转型。（238字）

使用`@Scheduled`注解实现方法周期性执行，支持固定间隔、延迟或Cron表达式触发，基于Spring Task，适用于日志清理、数据同步等定时任务场景。需启用`@EnableScheduling`，注意线程阻塞与分布式重复问题，推荐结合`@Async`异步处理，提升任务调度效率。

作为开发者，旅行规划如同“需求地狱”：信息碎片、需求多变、缺乏测试。本文提出一套“企业级”AI提示词库，将模糊需求转化为结构化“API请求”，实现标准化输入输出，让AI成为你的专属旅行架构师，30分钟生成专业定制方案，提升决策质量，降低90%时间成本。

本文介绍了基于Spring Security的权限管理框架，涵盖认证、授权与鉴权核心概念，通过快速入门示例演示集成流程，并结合数据库实现用户认证。进一步扩展实现正常登录，JWT登录及鉴权管理器，实现灵活的安全控制，适用于前后端分离项目中的权限设计与实践。

本文是一篇理论与实践结合的综述文章，综合性全面介绍大模型微调技术。本文先介绍大模型训练的两类场景：预训练和后训练，了解业界常见的模型训练方法。在后训练介绍内容中，引出模型微调（模型微调是属于后训练的一种）。然后，通过介绍业界常见的模型微调方法，以及通过模型微调实操案例的参数优化、微调过程介绍、微调日志解读，让读者对模型微调有更加直观的了解。最后，我们详细探讨数据并行训练DDP与模型并行训练MP两类模型并行训练技术，讨论在实际项目中如何选择两类并行训练技术。

AIGEO聚焦企业数字化服务，以AI技术提升营销与运营效率，助力精准获客、流量增长及风险控制。已赋能跨境电商、制造、医疗等多个行业，显著提升ROI与市场覆盖，成为AI时代企业智能发展的核心基础设施。

AI浪潮下，企业如何借力新技术突围？OpenAI与立讯合作预示消费级AI设备爆发，AIGEO市场规模2024年将超180亿元。AI语义预检内容提升曝光效率，精准触达用户。63%网民用AI获取信息，AI搜索流量占比达42%。政策支持叠加技术进步，内容营销迎来智能变革。企业需重构策略，把握AI红利。欢迎交流咨询，共探增长新路径。

蒋星熠Jaxonic，AI技术探索者，深耕生成式AI领域。本文系统解析AIGC核心技术，涵盖Transformer架构、主流模型对比与实战应用，分享文本生成、图像创作等场景的实践经验，展望技术趋势与产业前景，助力开发者构建完整认知体系，共赴AI原生时代。

蒋星熠Jaxonic，机器学习实践者，痴迷于SVM的数学之美与工程应用。擅长通过核技巧解决非线性问题，在文本分类、图像识别等领域积累丰富经验。倡导理论与实践结合，致力于构建高效、可解释的AI模型。

在AI重塑信息获取的今天，63%用户直接向AI提问，企业亟需抢占AIGEO先机。依托我国“十四五”科技投入跃升，2024年研发投入超3.6万亿元，AI搜索市场爆发在即。AIGEO融合地理智能与生成式AI，助力赛事、制造、电商等行业实现流量转化与效率飞跃，构建品牌内容新优势。

本文深度解析FlashAttention与PagedAttention两大LLM推理优化技术：前者通过分块计算提升注意力效率，后者借助分页管理降低KV Cache内存开销。二者分别从计算与内存维度突破性能瓶颈，显著提升大模型推理速度与吞吐量，是当前高效LLM系统的核心基石。建议收藏细读。

0-1背包问题是经典的组合优化问题，目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下，选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决，通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值，利用状态转移方程避免重复计算子问题，从而高效求解最优解。

TypeScript 作为 JavaScript 的超集，通过静态类型系统、编译时错误检测和强大的工具链支持，显著提升代码质量与可维护性，尤其适用于中大型项目和团队协作。相较之下，JavaScript 更灵活，适合快速原型开发。本文从类型系统、错误检测、工具支持等多维度对比两者差异，并提供技术选型建议，助力开发者合理选择。

本教程指导在Ubuntu上部署EMQX 5.9.0并集成Spring Boot实现MQTT双向通信，涵盖服务器搭建、客户端配置及生产实践，助您快速构建企业级物联网消息系统。

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