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

通义千问Qwen系列在AI领域展现了强大的Agent方向探索能力，包括灵活的Tool调用、单/多Agent场景实践等，通过丰富的代码示例展示了其在文本生成、信息检索、任务自动化及专业领域应用等方面的优势，为复杂应用场景提供了多元且实用的解决方案。

基于Qwen-2.5开源大模型，本方案旨在处理环境、社会及治理（ESG）相关资料，涵盖数据分析、决策辅助和报告生成等任务。方案详细描述了从数据准备、模型功能设计到部署优化的全过程，并列举了多种应用场景，如企业合规审查、投资评估支持等，旨在为企业、机构和研究者提供全面的ESG资料处理解决方案。

2022年中国上市企业ESG报告数据集，涵盖制造、能源、金融、科技等行业，通过Qwen2.5大模型实现报告自动收集、解析、清洗及可视化生成，支持单/多Agent场景，大幅提升ESG数据分析效率与自动化水平。

作为一名Python开发者，我最近开始使用通义灵码作为开发辅助工具。它显著提高了我的工作效率，特别是在理解和修改复杂代码逻辑方面。通过AI编码助手，我能够在短时间内快速上手新项目，实现新需求，并进行代码优化，整体效率提升了60%以上。通义灵码不仅加快了代码生成速度，还增强了代码的健壮性和稳定性。

一个月前，o1发布时，虽然让人提前体验，但自己并未进行测试。近期终于有机会使用，却仍忘记第一时间测试。本文通过两个测试案例展示了o1的强大能力：一是关于丹田及练气的详细解答，二是解决一道复杂的中学生物理奥赛题。o1的知识面广泛、推理迅速，令人印象深刻。未来，或许可以通过赋予o1更多能力，使其在更多领域发挥作用。如果你有好的测试题，欢迎留言，一起探索o1的潜力。

本文探讨了在多任务处理场景下，自然语言指令解析的困境及解决方案。通过增加一个LLM解析层，将复杂的指令拆解为多个明确的步骤，明确操作类型与对象识别，处理任务依赖关系，并将自然语言转化为具体的工具命令，从而提高指令解析的准确性和执行效率。

在 Java 中，抽象类是一种特殊类，用于提供基础定义并派生具体子类，支持代码复用。它包含抽象方法（无实现）和具体方法（有实现），不能被实例化，需用 `abstract` 关键字定义。子类必须实现所有抽象方法，除非子类也是抽象类。抽象类可用于定义模板或框架，确保子类实现特定方法。通过示例展示了如何定义抽象类 `Animal` 及其子类 `Dog` 和 `Cat`，并在主类中调用相关方法。使用抽象类可以提高代码复用性和设计质量，但也可能增加维护难度和性能开销。

本周Github Trendings共有15个项目上榜，按开发语言汇总，Python项目最多，共8项；TypeScript项目6项；HTML、Lua、Jupyter Notebook、Dart和C++各1项。亮点项目包括增强人类能力的开源框架Fabric，自托管游戏流主机Sunshine，以及多种AI驱动的工具和平台，如Khoj、Ente和Dataherald等。这些项目不仅在技术创新上有所突破，还在社区中获得了广泛的关注和支持。

人工智能（AI）属计算机科学，聚焦于模拟人类智慧的技术与系统的研发。本文概览常见AI算法原理：机器学习含监督（如决策树、支持向量机）、无监督（如聚类、主成分分析）及强化学习算法；深度学习涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络；自然语言处理涵盖词袋模型、循环神经网络语言模型及命名实体识别等。这些算法支撑着AI技术的广泛应用与发展。

在信息科技飞速发展的今天，人工智能（AI）炙手可热。计算机AI算法作为核心，使系统能模拟乃至超越人智。本文探索AI算法原理，涵盖机器学习（监督与无监督学习）、深度学习及自然语言处理等关键技术，展示其如何通过数据分析、模式识别等实现预测、分类及理解人类语言等复杂任务，引领科技创新潮流。

AI大模型 智能AI开源模型与大模型接口整理（8个开源模型+7个大模型接口）

入门生成式语言模型涉及理解基本概念、学习NLP基础知识、掌握相关工具和框架、训练与评估模型、实践项目和案例，以及持续学习。关键步骤包括预训练、微调（如SFT、LoRA、Prefix Tuning）、模型选择（如LLaMA、ChatGLM、Bloom等）和优化部署（量化、剪枝）。训练策略包括Pretrain、SFT、LoRA等，模型如Qwen、GPT-3、OPT等，评估数据集有SuperGLUE、CLUEbenchmark等。此外，有专门的加速和分布式框架如DeepSpeed、Megatron、FairScale等，以及部署工具vLLM、TensorRT-LLM。

大语言模型（LLMs）和知识管理（KM）之间存在紧密的关系，这种关系可以从多个角度进行理解，包括它们的目标、应用、以及相互影响等方面。

数智洞察｜通义大模型如何助力产业真正智能化

使用modelScope部署通义千问模型

前端自动化测试是通过使用工具和脚本自动执行测试用例的过程，旨在提高测试效率、减少人为错误，并确保Web应用的功能在不同环境和设备上的一致性与稳定性。

随着人工智能的发展，**文本生成图像（文生图）**技术在广告创意、视觉设计、内容营销等领域应用广泛。阿里云通义千问作为先进的大语言模型，不仅具备强大的文本理解能力，还能与图像生成技术结合，实现根据文本描述自动生成高质量图像。 本博客将展示如何使用通义千问与阿里云的其他产品（如函数计算、API 网关、对象存储 OSS）搭建一个简单的文生图系统，实现用户输入文本并生成相应图像的功能。

利用图序列进行数据解读，主要包括节点序列分析、边序列分析以及结合节点和边序列的综合分析。节点序列分析涉及节点度分析（如入度、出度、度中心性）、节点属性分析（如品牌、价格等属性的分布与聚类）、节点标签分析（如不同标签的分布及标签间的关联）。边序列分析则关注边的权重分析（如关联强度）、边的类型分析（如管理、协作等关系）及路径分析（如最短路径计算）。结合节点和边序列的分析，如子图挖掘和图的动态分析，可以帮助深入理解图的结构和功能。例如，通过子图挖掘可以发现具有特定结构的子图，而图的动态分析则能揭示图随时间的变化趋势。这些分析方法结合使用，能够从多个角度全面解读图谱数据，为决策提供有力支持。

在Java中，`hashCode()` 方法用于生成对象的哈希码，是实现数据结构如哈希表的基础。虽然完全保证 `hashCode()` 的唯一性几乎不可能，但通过合理设计，如结合对象的关键属性，可以极大减少哈希冲突，提高程序效率和稳定性。

本文探讨了如何利用阿里云通义千问大模型，结合中国抗癌协会（CACA）编撰的《中国肿瘤整合诊治指南》，打造新一代智能化临床决策支持系统。该系统通过分层架构设计，实现智能问答、临床决策支持和患者管理等功能，显著提升了医生的工作效率和治疗方案的科学性。

通义灵码新功能体验分享

智能客服系统的选型需要综合考虑渠道功能、系统性能、客服工作管理、客户管理以及成本效益等因素。目前合力亿捷推出的智能知识库，梳理海量知识，根据不同主题对知识进行分类，使其结构更清晰。

人工智能在多个领域广泛应用，包括：医疗领域的疾病诊断、药物研发和医疗机器人；交通领域的自动驾驶和智能交通管理；金融领域的风险评估、金融诈骗检测和投资决策；教育领域的个性化学习和智能辅导；工业领域的质量检测和生产流程优化；家居领域的智能家居系统，如智能音箱和智能灯具等，极大提升了各行业的效率与服务质量。

根据 Github Trendings 的统计，本周（2024年8月5日统计）共有15个项目上榜。以下是根据开发语言汇总的项目数量： - Go 项目：4个 - JavaScript 项目：3个 - Python 项目：3个 - Java 项目：2个 - TypeScript 项目：2个 - C 项目：1个 - Shell 项目：1个 - Dockerfile 项目：1个 - 非开发语言项目：1个

根据Github Trendings统计，2024年7月有15个热门项目。按开发语言分类，项目数量如下：Python项目6个，JavaScript项目3个，C++项目2个，PHP、Blade、非开发语言、C#、Lua、Go、MDX、Jupyter Notebook项目各1个。这些项目涵盖技术重建指南、生成式AI教程、模块化GUI、云平台、数据库系统、视频生成模型、AI框架、Shell提示渲染器、Neovim配置、PDF转Markdown工具及语音识别等多种领域和技术。

**LangChain框架** 是一个开源工具，由Lang.AI开发，专为基于大语言模型（LLM）的应用程序设计。它简化了与LLM的交互，整合数据检索和功能模块，支持上下文感知和逻辑推理。框架包括**基础层**（Models、LLM、Index）、**能力层**（Chains、Memory、Tools）和**应用层**（Agent），提供模型集成、提示管理、内存系统、索引、链和代理等模块。LangChain的特点包括上下文感知、逻辑推理、预制链和组件，以及开发工具如LangSmith和LangServe。广泛应用在文档分析、聊天机器人、智能助手、代码生成、内容创作和数据科学等领域。

通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的AI智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。

本文介绍在MAC环境下设置环境变量的方法，以“DASHSCOPE_API_KEY”为例，图文展示设置环境变量的操作方法。

大语言模型在假新闻检测应用中发挥重要作用。通过学习大量语言数据和模式，模型可以理解文本的语义和上下文信息，判断其真实性。模型通过监督学习训练，提取特征并预测新闻真实性。结合其他技术手段和人工审核，可以提高准确性和可信度。假新闻检测的过程包括数据准备、特征提取、模型训练和实际应用。模型在谣言检测中也有类似应用。

通义听悟的优势及实际应用场景

在全球化发展的背景下，语言翻译与本地化需求日益增长。无论是跨境电商、国际合作，还是本地化应用开发，都需要高效、准确的翻译解决方案。阿里云通义千问作为一款强大的大语言模型，不仅具备出色的自然语言理解能力，还能够在多语言翻译和本地化场景中发挥重要作用。本博客将详细介绍如何基于阿里云通义千问开发语言翻译与本地化工具，包括产品介绍、程序代码以及阿里云相关产品的具体使用流程。

现代办公中，撰写邮件、会议记录、报告等任务耗费大量时间。一个智能写作助手能显著提升效率，帮助用户快速生成高质量的文本内容。阿里云通义千问作为阿里巴巴推出的强大大语言模型（LLM），具备出色的自然语言理解与生成能力，非常适合用于开发智能写作工具。本博客将介绍如何基于通义千问构建一个智能写作助手，实现高效的内容生成和编辑功能。

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。

本文旨在帮助使用Windows电脑的开发者们为其设备配置环境变量，以更好地支持大模型应用的开发工作。文中详细介绍了三种配置方法：一是将环境变量设置为系统级变量；二是在命令行界面通过`SET`命令或`PowerShell`临时设置变量；三是借鉴MAC的方式，创建全局环境变量文件`.zshrc`进行配置。这些方法简单实用，便于根据实际需求选择适合的方式进行配置。

一文带你多维度了解通义灵码

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。

众所周知，由于一些不可抗力，导致Docker Hub需要梯子访问才可以拉取镜像，我这里提供几种我自己的解决方案

介绍通义智文产品发展历程、使用场景及主要功能。