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。

2025年9月，第13批深度合成算法备案公布，共586项，累计达4420项。北京、广东、浙江、上海居前列，民企为主力，覆盖教育、医疗、金融等领域。文本与对话生成占主导，数字人、多模态技术加速落地。AI应用向行业纵深发展，合规标识成常态，监管趋严推动产业规范创新。

截至2025年11月，全国深度合成算法备案达5100款，广东以1329款居首，服务提供者占比77.1%。第14批新增680款创新高，医疗、教育、企业服务成主流方向，多模态与垂直领域加速发展，AI合规进入“政策+市场”双驱动新阶段。

2025年11月6日，通义千问大模型荣膺世界互联网大会“领先科技奖”。凭借卓越性能与开源贡献，其已开源超300个模型，下载量超6亿次，衍生模型超17万，居全球首位。

一个帮助技术人快速生成专业工作周报的AI指令，通过结构化输入和价值导向表达，让你的周报从流水账变成让老板点赞的高质量汇报，15分钟搞定原本需要1小时的周报撰写。

技术人写直播话术太难？逻辑思维 vs 情感营销冲突大，学得慢、改得累。本文分享一套结构化AI指令，将专业带货方法论转化为可执行模板，支持多品类定制，30分钟生成高转化话术，助力开发者高效应对朋友求助或产品推广，轻松玩转直播文案。

想在网站中嵌入AI问答助手？本文教你通过通义千问API快速实现！无需训练模型，前端调用+后端代理，安全集成智能对话功能，打造专属AI助手，开发简单、效果惊艳。#Qwen #AI集成 #React实战

AI浪潮重塑就业，“AI智能体IP操盘手”应运而生。大学生可借专业背景与数字技能，打造虚拟IP，实现轻创业。掌握提示词、低代码平台，赋予AI人格与商业价值，开启职业新蓝海。

技术人办活动头疼？用AI指令轻松生成完整策划案！覆盖目标分析、流程设计、预算风控等八大模块，适配沙龙、发布会等多种场景。结合国产AI工具，30分钟搞定专业方案，助力开发者高效落地活动。

`trtllm-serve` 是 TensorRT-LLM 官方推理服务工具，支持一键部署兼容 OpenAI API 的生产级服务，提供模型查询、文本与对话补全等接口，并兼容多模态及分布式部署，助力高效推理。

TensorRT LLM提供多种GPU并行策略，支持大模型在显存与性能受限时的高效部署。涵盖张量、流水线、数据、专家及上下文并行，并推出宽专家并行（Wide-EP）应对大规模MoE模型的负载不均与通信挑战，结合智能负载均衡与优化通信核心，提升推理效率与可扩展性。

本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型，基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试，支持BF16精度及MoE模型优化，适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。

本指南详细介绍如何在TensorRT-LLM中优雅集成新大语言模型，涵盖模型配置、定义、权重加载与注册全流程，支持作为核心模块或独立扩展集成，助力高效推理部署。（238字）

本文探讨如何减少AI模型训练中的参数量，提升效率并降低资源消耗。通过轻量化架构、剪枝、知识蒸馏等技术，在保证性能的同时实现模型精简，推动绿色可持续的AI发展。

数据泄露后溯源并非无用，而是阻断扩散、震慑违规、完善防护的关键。屏幕隐形水印可无感嵌入用户信息，实现精准追责，助力构建“事前防控、事中可控、事后可溯”的全周期安全体系。

当敏感信息遭偷拍、打印外泄或录音外传，隐形数字水印如“数据守护者”悄然溯源，精准锁定泄密源头。跨屏幕、纸质、音视频等多介质，实现“电-光-电”“电-纸-电”“电-空-电”全链路追踪。从军工到金融，从会议到协作，水印技术正构筑数据安全“最后一公里”防线。AIGC时代，更将融合AI与区块链，守护数字真实性。

开发者常因新闻稿写作犯难，本文分享一套AI提示词工具，涵盖角色定义、结构化输入输出、多场景适配与合规检查，助力技术人快速生成符合媒体标准的专业稿件，提升传播效率。

本报告对比Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph与LangChain四大AI开发框架，涵盖架构、性能、生态及适用场景。数据截至2025年10月，基于公开资料分析，实际发展可能随技术演进调整。

基于CareGPT和Qwen3-8B模型，采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践，该技术方案在保持模型通用能力的同时，显著提升了医疗问答的专业性和实用性，系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看，微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径，为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。

欢迎来到 n8n 学习之旅！本指南带你深入解析这一强大开源工作流自动化工具的架构设计与技术实现。从项目结构、核心模块到代码质量，结合实战路径与贡献指导，助你由浅入深掌握 n8n，实现从使用者到贡献者的跃迁。

开发者常擅技术却困于品牌叙事。本文分享一套结构化AI指令，结合DeepSeek、通义千问等国产工具，将品牌故事拆解为可执行模块，助力技术人快速生成有温度、有逻辑的品牌故事框架，实现从代码到共鸣的跨越。

分享一套实用的电商详情页AI生成指令模板，涵盖标题、卖点、场景、参数、保障等核心模块，帮助运营、产品经理等快速产出80分初稿，大幅提升效率。适配主流AI工具，结合人工优化，轻松应对多平台需求。

技术人发朋友圈总犯难？项目上线怕炫耀，生活瞬间不知如何表达。其实，用AI辅助写作是个妙招。关键在于给出清晰指令：明确场景、风格与需求，让AI生成真实自然、有温度的文案。本文提供一套即拿即用的AI指令模板，覆盖生活、工作、旅行等六大场景，帮你快速生成不“AI味”的朋友圈内容。省下纠结时间，真诚分享生活，才是正解。

本文档介绍如何在单GPU和单节点多GPU上使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型，涵盖模型转换、引擎构建、量化推理及LoRA微调等操作，并提供详细的代码示例与支持矩阵。

银行员工在线培训考试系统，依托互联网技术实现碎片化学习与精准考核。支持多维度课程管理、智能组卷、防作弊考试及可视化数据分析，助力银行构建高效、公平、个性化的培训体系，全面提升员工专业能力与合规水平。（238字）

专为技术人打造的B站视频文案生成指令，结构化拆解内容创作流程。输入主题、类型等信息，结合AI一键生成含分镜脚本、标题、SEO及互动设计的完整方案，提升创作效率与视频质量。

专为技术人打造的抖音脚本提示词模板，结构化拆解短视频创作套路，结合DeepSeek、通义千问等AI工具，快速生成可执行脚本框架，助力技术分享、产品演示高效落地，30秒讲清重点，开头抓人、节奏紧凑、完播率提升。

你的RAG应用是否总是答非所问，或者检索到的内容质量不高？本文聚焦于RAG系统的进阶优化，深入探讨从查询转换、多路召回与重排序（Rerank）等高级检索策略，到知识库构建的最佳实践。更重要的是，我们将引入强大的`Ragas`评估框架，教你如何用数据驱动的方式，科学地量化和提升你的RAG系统性能。

如果说RAG让LLM学会了“开卷考试”，那么AI智能体（Agent）则赋予了LLM“手和脚”，使其能够思考、规划并与真实世界互动。本文将深入剖析Agent的核心架构，讲解ReAct等关键工作机制，并带你一步步构建一个能够调用外部工具（API）的自定义Agent，开启LLM自主解决复杂任务的新篇章。

本文将带你深入了解检索增强生成（RAG）技术的核心思想，解决大型语言模型（LLM）固有的知识局限和“幻觉”问题。我们将一步步拆解RAG的工作流程，从文档处理到向量检索，并提供一份基于Python的简易代码实现，助你快速上手，构建你的第一个RAG应用。

本文是 Qwen3-Coder 挑战赛教程第四期，我将带你完整走通一个真实项目案例：从零搭建一个“AI 舞蹈生成器”网站——上传一张人物照片，点击“立即生成”，即可获得一段该人物跳舞的动态视频。 整个过程仅需三步，无需前端、后端或模型部署经验，真正实现“说话即开发”。

AgentScope 1.0 是通义实验室推出的开源多智能体开发框架，旨在打造稳定、安全、开箱即用的智能体生产级解决方案。通过“核心框架+运行时+可视化工具”三层架构，支持智能体的构建、部署、监控全生命周期管理，具备实时干预、高效工具调用与智能上下文管理能力，助力开发者实现从“能跑”到“可控、可落地”的跨越。

通义实验室Trinity-RFT团队提出CHORD框架，通过动态融合SFT与RL，解决大模型训练中“越学越差”“顾此失彼”等问题。该框架引入细粒度Token级权重与软过渡机制，实现从模仿到超越的高效学习，在数学推理与通用任务上均显著提升性能，相关代码已开源。