本文详解AI知识库在企业中的应用，涵盖架构设计、文档处理、工作流优化与性能调优等核心技术，结合实际案例帮助读者避开落地过程中的常见陷阱，适合希望提升AI应用能力的技术人员阅读。

本文分享了作者在AI领域的创作心得与技术见解，涵盖从获奖经历到大模型核心技术的深入解析。内容包括大模型推理过程、LLM类型、prompt工程参数配置及最佳实践，以及RAG技术和模型微调的对比分析。同时探讨了AI对社会和个人的影响，特别是在deepseek出现后带来的技术革新与应用前景。适合希望了解AI大模型技术及其实际应用的读者学习参考。

ComfyUI 是一款支持自定义工作流的图像生成工具，适用于创意设计、游戏开发和电商等多个行业。它能根据项目需求灵活调整图像生成流程，提高创意实现效率，同时具备成本效益和弹性伸缩能力，适应业务量变化。尽管如此，ComfyUI 在技术门槛和数据安全方面仍存在挑战，需注意非专业用户的学习曲线和敏感数据保护。

本文介绍了如何利用通义AI的“代码模式”功能，轻松制作个性化日历。作者通过实例展示了从设计日历样式、推荐每日生活小事到赋予小事新解的过程，强调了AI在创意实现上的强大助力。此外，还探讨了AI代码生成技术对未来创造力的影响，以及通义AI代码模式如何降低创作门槛，提高效率，让每个人都能成为应用开发者。

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。

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。

【7月更文第2天】阿里云的通义万相是款AI绘画工具，让用户通过文本描述创建个性化头像。首先，注册阿里云账号并登录平台。明确头像风格、特征和背景，然后在平台上选择“文本生成图像”，输入详细描述。设定尺寸后提交生成。系统会提供多个选项，用户可选择、调整或重新生成。满意后下载头像，应用于社交平台。记得提供清晰的描述以获取最佳效果，勇于探索不同的创意组合。通义万相，让AI助你实现艺术想象。

今天，2023云栖大会进行至第2天。 本届云栖大会，我们发布了千亿级参数规模的大模型通义千问2.0、一站式模型应用开发平台阿里云百炼以及8个行业大模型，同时全面升级了人工智能平台PAI，并对超40款云产品提供了Serverless的能力，推出全球首款容器计算服务ACS。

怎么说呢 赶紧加油吧 距离gpt3.5 差好远。

软件设计师考试中，面向对象是核心考点，涵盖类与对象、继承、封装、多态等概念，重点考查UML建模、设计模式及SOLID原则，强调高内聚低耦合与实际应用能力。

上海徐汇区启动大模型备案及服务登记奖励申报，最高奖励500万元。适用于已通过备案或登记的企业，申报期为2025年8月29日至9月12日。奖励政策旨在推动人工智能产业发展，申报材料包括备案/登记证明、信用代码、身份证明等。纸质与电子材料需按要求提交。

本文介绍了如何利用AI技术简化SQL查询操作，让不懂技术的用户也能轻松从数据库中获取信息。通过本地部署PostgreSQL数据库和Ollama模型，结合Java代码，实现将自然语言问题自动转换为SQL查询，并将结果以易懂的方式呈现。整个流程简单直观，适合初学者动手实践，同时也展示了AI在数据查询中的潜力与局限。

TortoiseSVN使用-权限配置

【10月更文挑战第18天】

本文探讨了如何避免高成本的模型微调，通过任务拆解和提示词调优实现业务目标。文中提到，当大语言模型不能直接满足需求时，微调涉及大量工作，包括数据准备、模型训练及GPU资源。为降低成本，作者提出了两步方法：1) 任务拆解，将复杂任务分解为简单子任务，利用模型优势处理部分；2) 提示词调优，优化输入以引导模型更高效地响应。虽然这可能不适用于所有情况，但能有效减少对模型微调的依赖。

安装通义灵码，享受智能编码新体验！支持VS Code和JetBrains IDE，轻松提升开发效率。[🔗](https://developer.aliyun.com/topic/lingma/activities/202403?taskCode=14508&recordId=48c160f495a0e2423aa148b738af6f8a#/?utm_content=m_fission_1) 开启AI盲盒，探索更多惊喜。

通过对GPT-4V和文档识别领域的深入分析和思考，为OCR文档识别领域的研究开辟了新的方向。需求不断增长的背景下，提高识别精度和处理效率成为了迫切需要满足的新应用标准。在这一背景下，出现了： 素级OCR统一模型、OCR大一统模型、文档识别分析+LLM（LanguageModel）等应用的新方向。下面来详细看一下。

通义灵码 能不能支持一下 eclipse java编程？

你搜到的这些“通义千问”，都是假的！

Qwen2.5-Max 是通义实验室推出的最先进MoE模型，在推理、知识和代码任务中表现卓越，已在超20万亿token上预训练，并通过SFT和RLHF优化。在多项基准测试中领先，如Arena-Hard达89.4，MMLU-Pro为76.1，性能超越DeepSeek V3、GPT-4o等模型，成为当前最佳开源模型。可通过Qwen Chat和API使用，适用于开发者、研究者及AI爱好者探索前沿AI能力。

LHM是一种基于单视角图像的端到端Transformer模型，结合SMPL-X人体模型与高斯渲染技术，可从一张照片生成可驱动的3D数字人。它采用Vision Transformer和Mae模型提取特征，并通过Body-Head Transformer融合2D与3D信息，输出具有动作能力的高精度3D人体模型。应用于动作重现、游戏角色生成及虚拟现实等领域，代码已开源并提供在线体验入口。

本教程介绍如何在ECS服务器上使用Docker构建Dify。首先拉取最新镜像`langgenius/dify-web:latest`，然后通过命令运行该镜像，映射端口并设置环境变量。需在安全组中添加入方向规则，放行指定端口（如3000）。完成后保存规则，初始化安装Dify，并登录Web界面验证部署是否成功。

通义灵码现在已经全面支持 Qwen3，并正式上线编程智能体，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可以根据开发者的诉求，使用工程检索、文件编辑、终端等工具，端到端地完成编码任务。

Arthas mc（Memory Compiler/内存编译器 ）

AI 解决方案的安全控制设计与实施涵盖数据安全、模型安全、系统安全及合规治理四大领域。通过数据加密、访问控制、差分隐私等手段保障数据安全；采用对抗训练、联邦学习确保模型安全；利用容器化部署、可信执行环境维护系统安全；并遵循 GDPR 等法规，进行红队测试和应急响应，确保 AI 全生命周期的安全性与合规性。

通义灵码是基于通义大模型的AI研发辅助工具，提供代码智能生成、研发问答、多文件修改等功能，帮助开发者提高编码效率。本文通过手把手教程，使用通义灵码开发一个简单的Python时钟程序，展示其高效、智能的编码体验。从环境准备到代码优化，通义灵码显著降低了开发门槛，提升了开发效率，适合新手和资深开发者。最终，你将体验到AI加持下的便捷与强大功能。

珠宝设计师专用的大模型是否需要备案？本文解析大模型备案与算法备案的区别及法规边界。大模型备案针对公众服务，仅面向专业设计师可暂缓；但算法备案必须完成。涉及深度合成类算法的企业需在30日内备案。合规不仅是义务，更是提升企业竞争力的关键。

《个人信息保护合规审计管理办法》由国家互联网信息办公室于2024年5月20日审议通过，自2025年5月1日起施行。该办法旨在规范个人信息保护合规审计活动，确保个人信息处理者遵守相关法律法规，保护个人权益。主要内容包括：个人信息处理者的合规审计义务、特定情况下强制审计要求、专业机构的资质与责任、以及对违规行为的处罚措施等。此外，还明确了处理超过1000万人个人信息的企业需每两年至少进行一次合规审计，并对敏感信息处理、未成年人信息保护、跨境数据传输等方面提出了具体要求。

刚接触AI和PyTorch，理解“张量（Tensor）”是入门关键。张量可类比为Java中的多维数组，但更强大，尤其在AI领域支持GPU加速、自动求导等特性。它不仅能高效存储数据，还能进行复杂运算，是深度学习的核心数据结构。掌握张量的维度、数据类型及GPU加速特性，对学习PyTorch至关重要。

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。

随着前端技术的发展，微前端架构成为应对复杂大型应用的流行方案，允许多个团队使用不同技术栈并将其模块化集成。然而，这种设计在高交互性需求的应用中存在局限，如音视频处理、AI集成等。本文探讨了传统微前端架构的不足，并提出了一种新的分层式微前端架构，通过展示层与业务层的分离及基于功能的横向拆分，以更好地适应现代前端需求。

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。

一文带你多维度了解通义灵码

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。

大语言模型在多个领域都发挥着重要作用，从新闻报道到金融分析，从智能家居到在线教育、自然语言处理、智能客服、情感分析，它们都在推动技术进步并改善人们的生活质量。

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