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。

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本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等，擅长自然语言处理任务，如文本生成、翻译等；Agent则是自主的软件实体，能够在特定环境中感知、决策并执行任务，如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景，并总结了两者的核心差异和未来发展方向。

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。

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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。

近日，通义千问Qwen3系列模型已开源，其技术报告也正式发布。Qwen3系列包含密集模型和混合专家（MoE）模型，参数规模从0.6B到235B不等。该模型引入了“思考模式”与“非思考模式”的动态切换机制，并采用思考预算机制优化推理性能。Qwen3支持119种语言及方言，较前代显著提升多语言能力，在多个基准测试中表现领先。此外，通过强到弱蒸馏技术，轻量级模型性能优异，且计算资源需求更低。所有Qwen3模型均采用Apache 2.0协议开源，便于社区开发与应用。

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。

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。

本文系统解析智能体工作流（Agentic Workflow），结合AI智能体的推理、工具与记忆能力，实现复杂任务的动态执行。内容涵盖核心概念、关键模式及实际应用，帮助读者全面理解其价值与挑战。

本文比较了Vue和React两大前端框架，从状态管理、数据流、依赖注入、组件管理等方面进行了详细对比。当前版本和下载量数据显示React更为流行，但Vue在国内用户量增长迅速。Vue 3通过组合式API提供了更灵活的状态管理和组件逻辑复用，适合中小型项目；React则更适合大型项目和复杂交互逻辑。文章还给出了选型建议，强调了多框架学习的重要性，认为技术问题已不再是选型的关键，熟悉各框架的最佳实践更为重要。

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。

通义千问Qwen3系列是通义实验室2025年推出的最新大模型，包含多种参数版本，其中Qwen3-8B与Qwen3-14B均支持32K token上下文。Qwen3-8B参数量较小，响应更快，适合低延迟交互；Qwen3-14B参数更多，推理更强，适用于复杂任务。两者在TTFT、架构优化、量化技术及部署方案上各有侧重，满足多样应用场景需求。

`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集，支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件，可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等，支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集，提供了详细的配置示例，如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等，以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调

本文介绍在Apple M4 MacOS环境下搭建Ollama和qwen2.5-coder模型的过程。首先通过官网或Brew安装Ollama，然后下载qwen2.5-coder模型，可通过终端命令`ollama run qwen2.5-coder`启动模型进行测试。最后，在VS Code中安装Continue插件，并配置qwen2.5-coder模型用于代码开发辅助。

本文介绍如何使用DIFY搭建数据分析自动化流程，实现从输入需求到查询数据库、LLM分析再到可视化输出的全流程。基于经典的employees数据集和DIFY云端环境，通过LLM-SQL解析、SQL执行、LLM数据分析及ECharts可视化等模块，高效完成数据分析任务。此方案适用于人力资源分析、薪酬管理等数据密集型业务，显著提升效率并降低成本。

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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。

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。

在使用qwen-plus API进行长文本翻译时，遇到了DataInspectionFailed错误，提示输入数据可能包含不当内容。尽管确认文本无敏感内容，但误判依然发生。通过将每个分段的字符数从1000降低到700，问题得以解决。建议在处理长文本时，减少每次请求的字符数以避免误判。

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。

本文详解Spring Boot四层架构（Controller-Service-DAO-Database）的核心思想与实战应用，涵盖职责划分、代码结构、依赖注入、事务管理及常见问题解决方案，助力构建高内聚、低耦合的企业级应用。

《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。

本教程将带你从零开始，快速了解如何通过 API 使用通义千问大模型，并尝试使用大模型 API 开发一些简单的应用应用到工作中，提升效率。

本文深入剖析2025年大模型发展脉络，涵盖裸模型与手工指令工程、向量检索、文本处理与知识图谱构建、自动化提示生成、ReAct多步推理及AI Agent崛起六大模块。从技术细节到未来趋势，结合最新进展探讨核心算法、工具栈与挑战，强调模块化、自动化、多模态等关键方向，同时指出计算资源、数据质量和安全伦理等问题。适合关注大模型前沿动态的技术从业者与研究者。

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。

本指南介绍如何下载、安装和启动基于Ascend的vLLM模型。首先，可通过华为镜像或Hugging Face下载预训练模型；其次，安装vllm-ascend，支持通过基础镜像（如`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.7.3-dev`）或源码编译方式完成；最后，使用OpenAI兼容接口启动模型，例如运行`vllm serve`命令，设置模型路径、并行规模等参数。适用于大模型推理场景，需注意显存需求（如QwQ-32B需70G以上）。

在 VSCode 中安装通义灵码插件后，若左侧活动栏未显示图标，可通过右键选中代码触发插件面板，并将其图标拖至左侧栏固定，便于后续快速使用。

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。

本文详解大语言模型微调四大工具——Unsloth、Axolotl、LlamaFactory、DeepSpeed，覆盖从单卡实验到万亿参数分布式训练场景，助你掌握主流框架选型策略，提升微调效率。建议点赞收藏。

本文深入探讨了Qwen2.5 - 32B模型在VLLM框架上的部署过程，从模型下载、启动命令、资源占用分析到GPU资源分配及CUDA图应用，详述了大模型运行的挑战与优化策略，强调了硬件资源规划与技术调优的重要性。

本文将介绍 Spring Cloud Alibaba AI 的基本概念、主要特性和功能，并演示如何完成一个在线聊天和在线画图的 AI 应用。

本文探讨了Prompt工程中的隐私与安全问题，重点分析了“奶奶漏洞”及更广泛的Prompt攻击现象，特别是Prompt注入的原理与防御手段。Prompt注入通过构造恶意输入突破模型限制，使LLM执行非预期操作。文章介绍了直接注入和间接注入类型，并提供了多种防御方案，如输入过滤、强化系统指令、接入第三方校验库及多模型协作防御。此外，还讨论了Prompt逆向工程及其正负影响，以及恶意MCP服务投毒的实际案例，如GitHub Copilot漏洞。最后提出了动态权限控制和持续安全监测等解决策略。

在AI浪潮下，大模型技术迅猛发展，为各行业带来变革。为确保算法安全有序发展，需进行相关备案登记。具体包括：大模型备案（面向公众提供生成式服务）、大模型登记（借助第三方大模型）、算法备案（5类算法）及双新评估（舆论属性服务）。未及时备案将面临法律处罚，备案流程涉及属地初审、中央终审等环节，周期约3-4个月。境外模型和特定行业有额外限制，备案后仍需常态化安全管理。

“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。

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。

本文详细解析了基于通义大模型的智能客服系统构建全流程，涵盖数据准备、模型微调、性能优化及API部署等关键环节。通过实战案例与代码演示，展示了如何针对客服场景优化训练数据、高效微调大模型、解决部署中的延迟与并发问题，以及构建完整的API服务与监控体系。文章还探讨了性能优化进阶技术，如模型量化压缩和缓存策略，并提供了安全与合规实践建议。最终总结显示，微调后模型意图识别准确率提升14.3%，QPS从12.3提升至86.7，延迟降低74%。

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。

GEO（生成式引擎优化）是针对AI生成式搜索引擎的优化策略，旨在让企业信息在AI回答中优先呈现，实现“无点击曝光”。与传统SEO不同，GEO强调语义理解、权威内容和结构化数据，提升品牌在AI推荐中的可见性与可信度。企业需关注GEO服务商的技术实力、行业匹配度、服务流程完整性等维度，确保优化效果。

本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型（Qwen-72B-Chat）的性能基准测试，包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机，配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法，并展示了API测试结果和性能分析。