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字符编码知识以及相互之间的转换
UTF-16(UCS-2)是Unicode的其中一个使用（实现）方式，大部分字符采用定长的字节存储，即字符属于宽字符，但UTF-16却无法兼容于ASCII编码。
【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型
本文介绍了一个基于多模态大模型的医疗图像诊断项目。项目旨在通过训练一个医疗领域的多模态大模型，提高医生处理医学图像的效率，辅助诊断和治疗。作者以家中老人的脑部CT为例，展示了如何利用MedTrinity-25M数据集训练模型，经过数据准备、环境搭建、模型训练及微调、最终验证等步骤，成功使模型能够识别CT图像并给出具体的诊断意见，与专业医生的诊断结果高度吻合。
vLLM 部署 Qwen3
本文介绍了在特定环境下安装和使用 vLLM 的步骤。环境配置包括 CUDA 12.2、40GB 显存，使用 conda 进行 Python 包管理，并基于 Qwen3-8B 模型。首先通过创建 conda 环境并安装 vLLM 实现部署，接着启动 API 服务以支持对话功能。文中提供了 curl 和 Python 两种调用方式示例，方便用户测试与集成。
通义听悟--一个懂你的AI助理
介绍什么是通义听悟以及通义听悟的功能体验
开发者必备：阿里云百炼 API 调用图文教程
百炼是阿里云推出的大模型服务平台，集成了很多优质的 AI 模型，包括通义千问、DeepSeek 等。
MCP详解：背景、架构与应用
模型上下文协议（MCP）是由Anthropic提出的开源标准，旨在解决大语言模型与外部数据源和工具集成的难题。作为AI领域的“USB-C接口”，MCP通过标准化、双向通信通道连接模型与外部服务，支持资源访问、工具调用及提示模板交互。其架构基于客户端-服务器模型，提供Python、TypeScript等多语言SDK，方便开发者快速构建服务。MCP已广泛应用于文件系统、数据库、网页浏览等领域，并被阿里云百炼平台引入，助力快速搭建智能助手。未来，MCP有望成为连接大模型与现实世界的通用标准，推动AI生态繁荣发展。
全新开源通义千问Qwen3，它来了！
Qwen3是通义千问系列的最新模型，融合推理与非推理模式，兼具QwQ和Instruct模型能力。提供多种尺寸，包括235B-A22B、30B-A3B及六个Dense模型，大幅提升数学、代码、逻辑推理和对话能力，达到业界领先水平。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在多场景测试中表现优异，小型模型如Qwen3-4B性能媲美大模型。用户可在阿里云百炼平台免费体验各100万Token。
MCP Java 开发指南
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