随着人工智能技术的不断发展，语音生成和理解模型在各个领域得到了广泛应用。本文将评测两个由FunAudioLLM团队开发的多语言语音模型——[CosyVoice](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice)和[SenseVoice](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice)，并结合阿里云开发者社区的相关资源，探讨其在实际应用中的表现。

**摘要：** 通义万相是阿里云的AI绘画模型，提供清晰的部署指南和易用的API，适合新手。资源部署耗时约10分钟，API响应快，支持多种风格图片生成，适用于广告、媒体等领域。产品性价比高，功能包括文本到图像转换等，但仍有改进空间，如增加服装纹理选项、互动功能和更多API接口。建议完善功能、加强推广和降低成本以吸引更多用户。[链接](https://developer.aliyun.com/topic/tongyi-wanxiang?spm=a2c6h.27063436.J_6978680750.5.3a774f461hv8qD)

9月25日，阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat，免费可商用。Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型，部分指标甚至接近Llama2-70B。阿里云此前开源的70亿参数模型Qwen-7B等，一个多月下载量破100万，成为开源社区的口碑之作。

阿里通义千问大模型加持，专攻音视频生产力的「听悟」来了

本文深入解析Agentic AI协议的四大核心协议——MCP、A2A、ACP与ANP，涵盖技术特性、应用场景及选型指南，助你掌握多代理协作系统构建要点。

大型语言模型作为智能体在真实环境中持续交互学习面临诸多挑战。 Trinity-RFT 是通义实验室推出的强化微调框架，旨在实现智能体的持续进化。它通过探索、训练与经验池的解耦设计，支持多样化训练模式，提升资源利用率和学习稳定性。同时，Trinity-RFT 提供灵活的数据处理与算法模块化功能，降低应用与研究门槛，助力迈向终身学习与自主进化的智能体时代。

TortoiseSVN使用-合并分支代码

Arthas vmtool（从 jvm 里查询对象，执行 forceGc）

Arthas jad（字节码文件反编译成源代码 ）

Arthas redefine（加载外部的.class文件，redefine到JVM里 ）

在企业的数字化转型过程中，智能客服系统已成为提高客户满意度和降低运营成本的重要手段。阿里云的通义千问作为一款强大的大语言模型，具有自然语言理解、对话生成、知识检索等能力，非常适合用来开发智能客服与问答系统。 通过本博客，我们将演示如何基于阿里云的通义千问模型，结合阿里云相关产品如函数计算（FC）、API网关、RDS等，搭建一个功能齐全的智能客服系统。

在现代医疗体系中，通义千问大模型与MaxKB知识库的结合，为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能，显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势，但数据隐私和安全问题仍需关注。

AI大模型的快速发展正推动各行业增长，预计未来十年年均增长率达37.3%，2027年前全球企业在AI领域的投资将达8000亿美元。这促使企业进行战略转型，调整AI应用构建与保护方式。为应对AI创新需求，AI网关概念应运而生，它帮助企业随时随地控制和管理应用流量，提供更高的安全性。AI网关不仅支持多AI模型集成，还提供统一端点、应用程序配置与部署、安全与访问管理等核心功能。面对未来挑战，AI网关需支持模型故障转移、语义缓存等功能，确保AI应用的可靠性和效率。开源项目APIPark.COM为企业提供了一站式AI网关解决方案，简化大型语言模型的调用过程，保障企业数据安全。

**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。

Hugging Face作为主流的模型库，提供了大量预训练模型，但这些模型的大尺寸使得直接下载可能会遇到困难。Git LFS（Large File Storage）作为Git的一个扩展，为我们提供了一个解决方案

在魔搭社区，通义千问团队发布了Qwen-7B-Chat的Int4量化模型，Qwen-7B-Chat-Int4。该方案的优势在于，它能够实现几乎无损的性能表现，模型大小仅为5.5GB，内存消耗低，速度甚至超过BF16。

通义千问开源！阿里云开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B-Base和对话模型Qwen-7B-Chat，两款模型均已上线ModelScope魔搭社区，开源、免费、可商用，欢迎大家来体验。

本文深入探讨RAG项目中PDF解析的痛点与解决方案，分析LangChain默认工具的局限性，提出专业级文档处理架构设计与工具选型策略，涵盖表格图像处理、多模态解析与可扩展管道实现，助力提升RAG系统效果。

大模型思维成为高薪人才的核心竞争力

本平台融合AI智能技术，打造高效课程试题库，支持PC、手机在线刷题，提供智能出题、自动解析、错题回顾、背题模式等功能，覆盖章节练习、笔记收藏、多端同步，助力学员精准提分，全面提升学习效率。

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。

通义实验室自然语言智能团队发布并开源了VRAG-RL，一种视觉感知驱动的多模态RAG推理框架。它能像人一样“边看边想”，通过粗到细的视觉仿生感知机制，逐步聚焦关键区域，精准提取信息。VRAG-RL结合强化学习与多专家采样策略，优化检索与推理路径，在多个视觉语言基准数据集上表现出色，显著提升准确性和效率。项目已发布技术方案并开源代码，支持快速部署和二次开发。

此笔记本演示如何设置和利用 CAMEL 的检索增强生成（RAG）结合 Milvus 进行高效的网页抓取、多智能体角色扮演任务和知识图谱构建。我们将通过一个使用 Qwen 模型对 2024 年巴黎奥运会的土耳其射手进行全面研究的例子来逐步演示。

随着全球水资源紧张加剧，我国面临严峻的水资源管理挑战。《十四五规划》提出构建智慧水利体系，通过科技手段提升水情测报和智能调度能力。基于大语言模型（LLM）的水利智能问答系统，利用自然语言处理技术，提供高效、准确的水利信息查询和决策支持，助力水资源管理智能化。该系统通过RAG技术和Agent功能，实现了对水利知识的深度理解和精准回答，适用于水利知识科普、水务治理建议及灾害应急决策等多个场景，推动了水利行业的信息化和智能化发展。

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。

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

我期待未来计算机领域融合人性与智能，AI伙伴懂得人类情感，量子计算带来革命性变化。数字鸿沟将缩小，信息普惠全球，同时关注环保与可持续性，发展绿色计算。计算机系统将更安全，抵御网络威胁，保护用户隐私。最后，希望计算机科学教育普及，激发更多人投身科技创新，共创美好未来。

知识图谱是结构化知识表示工具，用于领域知识的共享和应用。在中国，它在医疗、教育领域有广泛应用，如疾病诊断、教学辅助。知识图谱能克服大模型幻觉，提高文本生成准确性，并在构建中国自主知识体系中发挥关键作用，如学术世界平台对哲学社会科学的贡献。这项技术对未来各领域发展具有重大意义。

通义听悟的优势及实际应用场景

本简介介绍了AI技术如何赋能教育行业，结合阿里云“通义千问”大模型，助力海豚大数据及人工智能实验平台实现个性化教学、智能答疑与资源优化，推动高校与企业人才培养模式革新，构建终身学习生态体系。

近日，智能财税龙头企业百望股份与阿里云签署全面战略合作协议，共同成立“数据智能联合实验室”。双方将深化云计算与数据智能融合，以大模型为创新方向，首个深度融合通义千问Qwen3的财税行业MCP服务已在阿里云百炼上线。百望股份基于高质量数据推出交易管理、经营决策等智能体，助力企业释放数据价值。此次合作旨在构建全周期服务闭环，推动交易管理从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”。

Bolt.diy 是 Bolt.new 的一个开源版本，它提供了更高的灵活性和可定制性。通过自然语言交互，它能够简化开发流程，并提供全栈开发支持，同时允许用户进行二次开发。它就像是你的数字创作伙伴，帮你把想法变成现实。在数字化时代，拥有一个个人博客不仅是一种展示自我的方式，更是一种记录生活、分享知识、连接世界的桥梁。通过阿里云的 Bolt.diy，我仅用五分钟就搭建了一个功能齐全、美观大方的个人博客，这让我深刻感受到了技术的力量和便捷性。

企业级大模型架构师需要掌握从 底层算力、模型训练、微调优化、推理部署、企业集成 到 安全合规 的全栈能力。这里提供一个完整的 企业级大模型架构师成长体系。

在AI快速发展的今天，算法备案成为企业合规运营的关键。本文通过五个案例解析接入DeepSeek是否需备案：1) 微调模型需备案，流程4-6个月；2) 面向公众服务需备案；3) 内部使用通常无需备案；4) 个人自用无需备案；5) 面向特定专业人士通常无需备案。了解这些要求，确保企业在享受AI红利的同时合规运营，规避风险。

2025年2月18日，阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1（671B）与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B大模型。此举显著提升平台的数据处理、分析和治理能力，简化数据开发流程，并支持智能数据查询、自动化报告生成等应用场景，推动企业级数据治理智能化进程，助力企业实现数据驱动的创新发展。

在图数据库的应用场景中，自然语言至图查询语言的高效转换一直是行业中的重要挑战。本次实践基于阿里云 Qwen 大模型，围绕 TuGraph 图数据库的需求，探索并验证了一套高效的大模型微调方案，显著提升了模型生成 Cypher 查询语句的能力。通过数据清洗、两阶段微调方法以及两模型推理框架等一系列创新策略，我们成功解决了图查询语言翻译任务中的核心问题。本文将从背景与目标、数据准备与清洗、微调框架设计、Prompt设计与优化、模型推理、最佳实践效果以及前景展望等六个部分出发，向读者逐步介绍我们的方案。

本文介绍了百度SEO的基本原则和方法，涵盖关键词优化、内容优化、网站结构优化、链接建设和用户体验优化五个方面。通过科学的方法和艺术的技巧，帮助网站提升在百度搜索引擎中的排名，吸引更多流量。

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。

生成式AI（Generative AI）是指一类能够自主创造新内容的人工智能技术，这些内容可以是文本、图像、音频、视频等。与传统的分析性或分类性AI系统不同，生成式模型的主要任务不是对现有数据进行分类或预测，而是生成全新的、之前不存在的数据实例。这些模型通过学习现有数据集中的模式和规律，能够创造出逼真或富有创意的内容。

该文本是一个关于如何解析和执行JavaScript代码的步骤说明。主要内容包括： 1. 找到JavaScript文件的位置。 2. 下载代码并进行格式化。 3. 运行代码时会出现缺少变量错误，需要添加模拟环境的代码。 4. 指出主要的入口函数是`_0x5a8f25`，将其赋值给`window`。 5. 提供了整个JavaScript代码的长串内容。 6. 提供了一个Python脚本，用于调用这个JavaScript函数并处理返回的数据。 总结：这段文本描述了如何处理和运行一个JavaScript文件，以及使用Python来与这个脚本交互的示例。

使用modelScope部署通义千问模型

让AI更通用的“通义”大模型，来了！