通义大模型千问3助力B站,在618期间,商单成交效率提升5倍+
B站接入通义千问Qwen3等模型打造智能体InsightAgent,提升商业平台“花火”和“必达”的效率。花火实现商单成交效率提升5倍以上,必达数据洞察效率提升3倍以上,推动分钟级投放决策。
深度合成算法备案全知道:不同角色审核的重点是什么?
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。
通义灵码入职蔚来汽车,AI生成代码30%以上
通义灵码已正式应用于蔚来汽车智能座舱部门,近400名成员使用该工具,AI生成代码占比达30%以上,“天探”项目中甚至高达70%-80%。它通过提升代码开发效率、降低维护成本、智能生成单元测试及问题排查等功能助力研发。蔚来选择通义灵码看重其企业专属版的安全能力和知识管理功能。未来,期望AI编程将研发流程规范化,成为类似自动驾驶的高效指引工具。
网信办整治 AI 技术滥用,AI 企业如何合规运营
中央网信办开展为期3个月的“清朗・整治AI技术滥用”专项行动,旨在规范AI服务与应用,保障公民权益,促进行业健康发展。文章从算法备案、数据合规管理、内容审核、标识要求、重点领域风险防控、防止侵权、杜绝网络水军及保护未成年人权益八个方面,详细解析了AI企业在运营中需遵循的具体要求与措施,强调企业应主动落实合规,推动AI行业健康有序发展。
AI大模型进阶系列(02)基于Spring AI实现AI chatbot助理|一句话让deepseek实现
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。
免费+数据安全!手把手教你在PC跑DeepSeek-R1大模型,小白也能秒变AI大神!
本地部署AI模型(如DeepSeek R1)保障数据隐私、节省成本且易于控制,通过Ollama平台便捷安装与运行,结合可视化工具(如Chatbox)及Python代码调用,实现高效、个性化的AI应用开发与使用。
操作系统智能助手OS Copilot新功能
作为一名公司的研发人员,我体验了OS Copilot的安装与使用。尽管我的工作主要涉及前后端开发,对云服务有一定了解。OS Copilot的安装过程直观顺利,但目前支持的操作系统较少。通过-t和-f功能,可以快速测试命令输出、处理批量任务及调试脚本,显著提升了工作效率。然而,管道功能在实际应用中存在识别文件路径的问题,有待改进。总体而言,OS Copilot极大地提高了我的运维效率,并成为开发中的有效工具,我对它的未来潜力充满信心。
hashCode()和 equals()方法的默认实现
在Java中,`hashCode()` 和 `equals()` 方法的默认实现由 `Object` 类提供。`equals()` 默认比较对象引用是否相同,`hashCode()` 则返回对象的内存地址的整数表示。为了确保哈希表等数据结构的正确性,当重写 `equals()` 时,通常也需要重写 `hashCode()`。
Java“NoSuchProviderException”解决
“NoSuchProviderException”是Java中的一种异常,通常在尝试使用未安装或未正确注册的安全提供者时抛出。解决方法包括确保所需的安全提供者已正确安装和配置,或在代码中显式添加提供者。
如何理解指针作为函数参数的输入和输出特性
指针作为函数参数时,可以实现输入和输出的双重功能。通过指针传递变量的地址,函数可以修改外部变量的值,实现输出;同时,指针本身也可以作为输入,传递初始值或状态。这种方式提高了函数的灵活性和效率。
基于RAG和LLM的水利知识大语言模型系统开发有感
在数字化时代,水利行业的智能化管理尤为重要。本文介绍了基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的水利知识问答系统的开发过程。该系统结合了前沿AI技术和水利专业知识,通过构建全面的水利知识库,优化用户体验,确保系统的灵活性和可扩展性。项目展示了AI技术在垂直领域的巨大潜力,为水利行业的智能化发展贡献力量。
拿下奇怪的前端报错(一):报错信息是一个看不懂的数字数组Buffer(475) [Uint8Array],让AI大模型帮忙解析
本文介绍了前端开发中遇到的奇怪报错问题,特别是当错误信息不明确时的处理方法。作者分享了自己通过还原代码、试错等方式解决问题的经验,并以一个Vue3+TypeScript项目的构建失败为例,详细解析了如何从错误信息中定位问题,最终通过解读错误信息中的ASCII码找到了具体的错误文件。文章强调了基础知识的重要性,并鼓励读者遇到类似问题时不要慌张,耐心分析。
通义灵码实践场景与效果分享
作为后端开发工程师,我利用通义灵码结合企业知识库和代码库,生成符合团队规范的代码,效率提升约40%。灵码支持实时智能补全、代码质量提升及文档自动生成,简化了开发流程,减少了重复工作,显著提升了团队的开发效率和代码质量。
Github 2024-07-08 开源项目周报 Top15
根据Github Trendings的统计,本周(2024年7月8日统计)共有15个项目上榜。按开发语言分类,Python项目最多,有6项;其次是C++和TypeScript,各有3项;Jupyter Notebook和JavaScript各2项;QML、非开发语言项目、Rust则各有1项。这些项目涵盖了多种领域,包括编程教育、API集合、语言模型、十六进制编辑器等。
获取任意网站 icon 这件事并没那么简单
本文源自开发者Pony在创作“标签星球”过程中遇到的一个需求:如何高效获取并展示网站的Logo。为此,他深入研究并自建了一套图标获取与托管服务。标签星球是一款基于浏览器收藏夹的启动页应用,能将收藏夹转换为导航页形式,并支持模糊搜索及收藏夹分享等功能。在寻找合适服务时,Pony发现现有解决方案要么受限于技术壁垒,要么覆盖范围有限,这促使他着手搭建自己的服务。文章详细介绍了该服务的设计思路和技术实现过程,包括对多种网站图标设置方法的分析、链接处理策略、获取流程、缓存机制以及错误处理方案等。
通义大模型合作计划升级|欢迎伙伴加入
阿里云面向生态伙伴开放“阿里云百炼“大模型服务平台和“通义”系列为代表的各类大模型产品能力,与产品生态伙伴展开基于大模型应用方向的Maas(模型即服务)产品集成与被集成合作,旨在为用户提供AI领域研究成果在行业中的最新技术应用与解决方案,而共同开展的一项关于大模型应用合作的产品合作计划。
Java Stream API详解与使用
Java Stream API是Java 8引入的特性,提供函数式操作处理集合,支持链式操作和并行处理,提升代码可读性和性能。关键点包括:延迟执行的中间操作(如filter, map)和触发计算的终端操作(如collect, forEach)。示例展示了如何从Person列表过滤出年龄大于20的姓名并排序。使用Stream时注意避免中间操作的副作用,终端操作后Stream不能复用,以及并行操作的线程安全性。
首届“通义千问AI挑战赛”
Qwen AI 挑战赛由阿里云和 NVIDIA 主办,天池平台和魔搭社区联合承办,目标是通过高质量的数据探索和拓展开源模型 Qwen\- 1.8B 及 Qwen\- 72B 的代码能力上限。
呼叫中心系统如果对接阿里灵积大模型
自chatgpt3.5发布以来,各种大模型飞速发展,各行各业都有接入大模型的需求,呼叫中心行业非常适合通过接入大模型用AI来回答用户的各种咨询,降低人力资源,使用顶顶通呼叫中心中间件,只需要100行不到的代码,就可以非常简单容易的让电话机器人系统,呼叫中心系统快速接入各种大模型
2023云栖大会 | 阿里云发布通义千问2.0
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。
深入探讨大型语言模型:创新、挑战与前景
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。
VTJ.PRO v0.13.29震撼发布!AI低代码引擎正式接入Qwen3-Coder-Plus,开发效率飙升!
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。