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。

本文介绍了两种大模型微调方法——LoRA（低秩适应）和PPO（近端策略优化）。LoRA通过引入低秩矩阵微调部分权重，适合资源受限环境，具有资源节省和训练速度快的优势，适用于监督学习和简单交互场景。PPO基于策略优化，适合需要用户交互反馈的场景，能够适应复杂反馈并动态调整策略，适用于强化学习和复杂用户交互。文章还对比了两者的资源消耗和适用数据规模，帮助读者根据具体需求选择最合适的微调策略。

今天，通义万相的视频生成模型又开源了！本次开源Wan2.2-S2V-14B，是一款音频驱动的视频生成模型，可生成影视级质感的高质量视频。

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。

Qwen3开源发布：Think Deeper, Act Faster！社区推理、部署、微调、MCP调用实战教程来啦！

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。

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。

阿里云通义千问向全社会开放！

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。

安装Cursor后，进入设置修改OpenAI基础URL为阿里云的DashScope接口，并添加Qwen2.5-Coder 32B模型。需先访问阿里云百灵控制台申请免费Key。配置完成后，即可使用该模型进行开发和测试。

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。

Qwen3-8B 是通义实验室推出的 80 亿参数大模型，支持最长 32,768 token 上下文，适用于长文本处理场景。通过 FP8 量化、CUDA Kernel 优化及 RoPE 位置编码技术，提升推理效率与稳定性。模型在 16K 输入下 TTFT 约 150-200ms，32K 输入下约 250-300ms，适用于文档摘要与长对话交互。

通义万相是阿里云推出的视觉生成大模型，涵盖图像和视频生成。其2.0版本在文生图和文生视频方面进行了重大升级，采用Diffusion Transformer架构，提升了模型的灵活性和可控性。通过高质量美学标准和多语言支持，大幅增强了画面表现力。此外，视频生成方面引入高压缩比VAE、1080P长视频生成及多样化艺术风格支持，实现了更丰富的创意表达。未来，通义万相将继续探索视觉领域的规模化和泛化，打造更加通用的视觉生成大模型。

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。

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。

AI大模型面临核心安全问题，包括模型内在风险（如欺骗性对齐、不可解释性和模型幻觉）、外部攻击面扩大（如API漏洞、数据泄露和对抗性攻击）及生成内容滥用（如深度伪造和虚假信息）。应对方案涵盖技术防御与优化、全生命周期管理、治理与行业协同及用户教育。未来需关注动态风险适应、跨领域协同和量子安全预研，构建“技术+管理+法律”三位一体的防护体系，推动AI安全发展。

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。

本文解析了大模型“备案”与“登记”的区别，适用于不同场景的申报要求，并结合实际案例讲解登记流程、材料准备及安全评估要点，帮助企业合规申报，避免因未备案/登记而违规。

近年来,基于大模型的语音人工智能技术发展迅猛,为自然语音人机交互带来新的可能。通义语音大模型无疑是这一领域的佼佼者。它涵盖了语音理解与语音生成两大核心能力,可支持多种语音任务,包括多语种语音识别、语种识别、情感识别、声音事件检测以及语音合成等

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。

魔搭自动发布小红书MCP，是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器，可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。

“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。

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。

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。

本文介绍了大语言模型（LLM）的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用，服务器可以逐步发送生成的文本内容，前端则实时处理并展示这些数据块，从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误，以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景，能够显著减少用户的等待时间，增强交互性。

本教程展示如何使用CAMEL框架和Qwen模型生成结构化数据。CAMEL是一个强大的多智能体框架，支持复杂的AI任务；Qwen由阿里云开发，具备自然语言处理等先进能力。教程涵盖安装、API密钥设置、定义Pydantic模型，并演示了通过Qwen生成JSON格式的学生信息。最后，介绍了如何利用Qwen生成多个随机学生信息的JSON格式数据。欢迎在[CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)上为项目点星支持。

本地离线部署大模型知识库OLLAMA+Anything（保姆级）

覆盖200+服务场景，阿里「通义」大模型系列打造国内首个AI统一底座

vLLM是高效分布式大模型推理引擎，采用分页注意力、连续批处理等技术实现高吞吐与低延迟。本文详解其架构设计与关键技术，包括KV缓存管理、调度机制、推测解码与分布式扩展等，助你深入理解性能优化原理。

本文基于金融、电商、医疗等领域的实战经验，深入探讨通义千问等大模型的推理优化技术栈。从计算图优化、批处理策略、量化压缩到系统架构四个维度展开，结合Python代码示例与压力测试数据，提供企业级解决方案。针对延迟敏感、高吞吐及成本敏感场景，分析性能瓶颈并提出算子融合、动态批处理、混合精度量化等方法，同时设计分布式推理架构与冷启动优化策略。通过案例展示，如电商大促场景优化，实现峰值QPS提升6.5倍、P99延迟降低53%、月度成本下降62%。文章还提供优化实施路线图，助力企业分阶段落地技术方案。

【10月更文挑战第16天】

发现个好玩的模型，阿里最近开源的，可以便捷的复刻人声，本文提供全套安装过程。仓库地址：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice。

大模型Agent是基于大型预训练模型构建的智能体，具有强大的语言理解和生成能力，能完成多任务处理。其记忆功能包括短期记忆和长期记忆，支持上下文保持、知识积累、计划决策及内容创作，广泛应用于自然语言处理、问答系统、信息检索、辅助决策、教育、创意应用和客服等领域。

免费、可商用，阿里云开源70亿参数通义千问大模型

想从多个平台下载高清无水印视频？本文教你使用 `yt-dlp` 工具轻松实现！支持 YouTube、B站、抖音等主流平台，提供代码示例与解析，涵盖批量下载、字幕提取、音频分离等高级功能。无论你是开发者还是普通用户，都能快速上手，高效获取所需视频资源。

该文介绍了如何在阿里云的通义大模型平台注册账号，并详细展示了通义万相功能的使用，包括文本生成图像、相似图像生成、图像风格迁移和应用广场（虚拟模特）四个部分。用户可以通过输入文字或选择图片，生成不同风格的创意作品，并能进行点赞、不满意、生成相似图、下载原图和收藏等操作。在应用广场中，用户可以上传图片并替换模特及背景，创建个性化商品展示图。

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。

LangGraph作为Agent 生态中非常热门的框架，今天我将借助 LangGraph，更高效、更优雅的方式构建复杂智能体系统。

本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具，我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬，并且我们提供了一种批处理文档比对的方案

覆盖200+服务场景，阿里「通义」大模型系列打造国内首个AI统一底座

我在使用Function Call时发现，百炼平台上的Qwen3-8B模型与本地部署的Qwen3-8B模型效果存在差异，主要体现在函数参数生成上，本地模型常出现漏参或JSON格式错误，而百炼模型表现正常。想确认百炼平台的Qwen3-8B是否为更高版本？

骗子酒馆是一款基于多智能体系统的在线社交推理游戏，玩家通过掷骰子和扑克牌进行智力和心理博弈，结合大语言模型技术，每个游戏角色由AI扮演，具备独特的性格和决策逻辑，提供高度沉浸式的体验。游戏采用黑板通信模式，确保信息高效交换，支持多种角色如胆小鬼、占卜师等，每个角色拥有特定的技能和行为模式，增强游戏的策略深度和互动性。游戏界面简洁，操作流畅，适合喜欢心理战和策略游戏的玩家。文章末尾有源码和体验地址。