项目是关于一个博物馆知识图谱，上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块，如NLU、指代消解、实体对齐等任务，完全由LLM实现，本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的，遂开展了项目研发工作

【6月更文挑战第5天】Nature发表的论文显示，GPT-4在心智理论任务中表现出色，特别是在识别讽刺上超越了人类。然而，在理解失礼行为和相关社会意识方面，GPT-4逊于人类，而LLaMA2-Chat在此类情境中表现更佳。尽管如此，GPT-4在失礼行为可能性测试中展现出高超的理解力。该研究强调了AI在模拟人类心理状态方面的进步与局限性。[链接](https://www.nature.com/articles/s41562-024-01882-z)

会议之眼快报：CCF中国计算机学会是全国性、学术性、非营利的学术团体，由从事计算机及相关科学技术领域的个人和单位自愿组成。作为独立社团法人，CCF是中国科学技术协会的成员之一，是全国一级学会！ CCF的前身是1962年成立的中国电子学会计算机专业委员会。在文革期间的1978年1月，学会恢复了活动，并更名为中国电子学会计算机学会。1985年3月，经过国家体改委批准，正式成立了中国计算机学会。截至2022年4月，CCF下设14个工作委员会、39个专业委员会、4个“计算+行业”分会以及36个地方会员活动中心。

本篇文章详细阐述了如何利用LangChain框架构建一款Python工具，该工具能够调用通义千问大模型来查询和获取阿里云资源信息。

在当今的大数据时代，向量检索技术已成为处理海量数据、实现高效信息检索的重要手段。阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，推出了自己的向量检索服务。本文将对阿里云的向量检索服务进行深入的测评，探讨其在语义检索、知识库搭建、AI多模态搜索等场景的最佳实践，并分析其与其他向量检索工具的优劣。

神经网络基础知识（不断进行补充整理）

介绍通义智文产品发展历程、使用场景及主要功能。

一个AI助手到底能做什么？

Qwen（通义千问）是阿里云开源的大型语言模型集合，目前有两个参数规模的模型：Qwen-7B和Qwen-14B。Qwen官方透出的评测中，在各项能力上都超过了同等大小的开源大语言模型，包括LLaMA，LLaMA2，ChatGLM2，Baichuan2，InternLM等。

本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑

人工智能机器人已经在一些领域和市场上市了，但具体的时间表取决于各种因素，包括技术成熟度、市场需求、法规和伦理因素等。

近年来，大型神经网络模型如GPT-3、BERT和T5已经引领了人工智能领域的发展潮流。这些庞大的模型参数、深层网络结构和大规模训练数据的结合，使它们成为了自然语言处理、计算机视觉和其他领域的重要工具。本文将深入探讨大型神经网络模型的崛起、技术细节和实际应用。

随着人工智能领域的不断发展，大型语言模型已经成为人们热议的话题之一。这些模型如GPT-3、BERT和T5，以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用领域而闻名。本文将深入探讨大型语言模型的技术、创新、挑战以及未来前景。

从“通义”系列大模型产品的发展路径到其在企业和行业的应用进展，全面呈现阿里云的产品思路以及技术与业务结合的探索。

通义万相、ModelScopeGPT等亮相2023世界人工智能大会

TG飞机@luotuoemo

2023年伊始，ChatGPT的爆火出圈，迅速引发了业界对于生成式AI应用的关注，AI大模型的竞争更是愈演愈烈。

通义千问预体验，如何让 AI 模型应用“奔跑”在函数计算上？

本文详解人脸识别技术应用备案相关规定，包括备案变更情形、操作流程及注销方法，帮助个人信息处理者合规操作。

高校学生通过认证可领取300元无门槛优惠券，助力学习与开发。

本文想聊聊现在 Prompt 工程里的“内卷”怪象，并扔出一个可能的新玩法。我会把现在主流的 Prompt 写法，跟咱们码农都懂的“过程式编程”做个类比，扒一扒它在搞复杂 Agent 时的局限。然后，我会介绍一种基于“状态驱动”的“涌现式 Prompt”思路，并用一个叫《自衍体》的开源项目当例子，拆解一下它的技术实现。目的很简单，就是给想搞高级 AI Agent 的兄弟们，提供一个新思路。

本文介绍了 Spring 框架的漏洞风险、优缺点，并提出通过开发可视化工具 Aipy 来解决未授权访问问题。Spring 广泛应用于企业级开发，但因配置不当可能导致 RCE、数据泄露等漏洞。其优点包括强大的生态系统和灵活的事务管理，但也存在学习曲线陡峭、性能开销等问题。为应对安全挑战，Aipy 提供 GUI 界面，可自动扫描 Spring 组件（如 Swagger UI、Actuator）中的未授权漏洞，标记风险并提供修复方案，结果以图表形式展示，支持报告导出，有效提升安全性和易用性。

TortoiseSVN使用-权限配置

本文探讨了人类偏好建模的可扩展性，揭示其遵循Scaling Law。通过大规模训练（1.5B-72B参数）Qwen 2.5模型，使用1500万对论坛偏好数据，发现测试损失随规模指数增长而线性下降。研究提出WorldPM（Modeling World Preference），作为统一的人类偏好表征方法，在客观与主观评估中展现优势。实验表明，WorldPM可显著提升样本效率和多维度性能，成为高效的人类偏好微调基座。同时，文章反思主观评估复杂性，建议放弃简单预设，让模型自主发现人类偏好的深层规律，推动AI对齐新方向。论文与代码已开源。

TortoiseSVN使用-合并深度介绍

AJax(XHR+Get和Post+AJax的封装)

深度合成技术正深刻改变生活，其算法备案对保障技术安全至关重要。目前已有3445款算法通过备案，其中服务提供者占76.78%。本文详解服务提供者与技术支持者的角色差异、审核重点及文件要求，强调两者不可混用且需独立备案。只有严格遵循备案流程，才能让深度合成技术真正造福大众，推动行业健康发展。

Centos或Linux编写一键式Shell脚本删除用户、组指导手册

这段内容反映了用户在过去半个多月与Qwen3大模型在线服务互动后，发现的功能不足及对未来功能的建议。用户已将所有意见汇总至一个会话，并通过www.tongyi.com页面分享对话链接。希望Qwen开发团队重视这些建议，同时也会发布到阿里云开发者社区讨论。待官方回复后，用户将根据回复决定是否分享给其他云服务厂商和开源社区。