2025年6月，Qwen3-VL-Embedding与Qwen3-VL-Reranker开源，基于Qwen3-VL打造，支持文本、图像、视频等多模态检索与跨模态理解，具备统一表示学习、高精度重排序能力，广泛适用于全球化多语言场景，助力高效多模态信息检索。

全栈AI服务世界！一图看懂阿里云2025全球化进展

摘要： 2026年，大模型正式进入“行动元年”。AI Agent（智能体）已从的对话接口转变为具备自主逻辑、环境感知与复杂协作能力的数字员工。本文将深度拆解从LLM向Agent覆盖的技术基础逻辑，规划从初级开发者到Agent架构师的职业路径，并提供一套简单的工程化的培训方法论。

在高度不确定的时代，人工智能正推动社会从信息化迈向智能化。作为新型生产要素，AI重塑产业逻辑、创新生态与治理模式，构建以智能为底座、创新为引擎的长期发展范式。“智创未来”由此成为数字经济时代的关键路径，指向内生增长与可持续发展的新文明形态。（238字）

本文探讨如何通过RAG与AI Agent结合，工程化解决大模型“幻觉”难题。从原理到实践，详解检索增强、智能决策与生产部署路径，助力构建可信、可追溯、高准确性的企业级AI应用，释放大模型真实生产力。（238字）

本文深入探讨多模态RAG的工程落地挑战与实践方案，揭示为何仅处理文本已无法满足企业真实需求。从图像、表格等多模态数据的解析、语义对齐、检索融合到生成控制，系统梳理三层架构与四大关键步骤，助力构建真正可用的多模态问答系统。

本文分享10万级文档RAG系统从Demo到生产的实战经验，剖析检索慢、召回率低、部署复杂三大痛点，涵盖文档切分、Embedding选型、向量库优化、重排序与生成约束等关键步骤，并提供可落地的工程方案与评估方法，助力构建高效、稳定的企业级RAG系统。

RAG（检索增强生成）为大模型配备“外接大脑”，通过连接专属知识库，提升回答准确性。广泛应用于医疗、法律、客服等领域，兼具专业性与可解释性。本文详解其原理、实战步骤与优化技巧，助你快速构建个性化AI助手。

90%的AI项目都失败了？问题不在技术，在于你的组织根本没准备好！MITRE推出的AI成熟度模型告诉你，为什么有些公司AI用得风生水起，有些却血本无归。从门外汉到AI大神，六大支柱、五个等级，让你的AI转型不再踩坑！ #人工智能 #数字化转型 #企业管理 #技术战略

本文介绍如何用RAG技术从零搭建个人Python知识库问答助手，无需代码基础，低成本实现智能问答。涵盖数据准备、向量存储、检索生成全流程，附避坑技巧与优化方法，助力新手快速上手大模型应用。

还觉得AI是科幻电影里的玩意儿？醒醒！它已经在帮你写代码、画图、写诗了。从图灵的纸面理论到今天能通过图灵测试，AI经历了什么？为什么突然就这么厉害了？答案是：数据+算力+模型，三兄弟终于凑齐了！学会驾驭它，别只会围观，这是你从AI用户变成AI价值创造者的关键一跃。 #人工智能 #生成式AI #商业策略 #数字化转型

Svelte是现代Web框架，通过编译时优化将组件转为高效原生JS，无需虚拟DOM。其5.0版引入Runes实现细粒度响应式，体积小、性能高。配套SvelteKit支持SSR与静态生成，生态丰富，中文文档完善，GitHub持续活跃。

大家好，我是AI伙伴狸猫算君。本文带你深入浅出了解RAG（检索增强生成）——让大模型“懂”企业私有知识的利器。通过“先检索、再生成”的机制，RAG使AI能基于公司文档精准作答，广泛应用于智能客服、知识库问答等场景。文章详解其原理、四步架构、Python实战代码及评估方法，助力非算法人员也能快速构建企业专属AI助手，实现知识智能化落地。

当RAG知识库从千页扩至十万页，搜索准确率竟下降12%。本文揭示“规模陷阱”成因：高维空间拥塞、语义模糊与信息过载，并提出混合搜索、上下文增强、路由模型等四步优化方案，助你构建高可靠的大规模RAG系统。

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本文介绍了基于YOLO的多模态智能感知系统的设计与实现。系统通过YOLOv8模型实现高效目标检测，并采用多模态数据融合、行为分析和时空预测等技术提升检测性能。文章详细解析了YOLOv8架构，包括CSPDarknet骨干网络、PANet特征融合和解耦检测头设计；探讨了数据级、特征级和决策级三种多模态融合方法；设计了行为分析模块，涵盖个体/群体行为识别、交互分析和异常检测；实现了时空分析与预测功能。该系统可应用于安防监控、自动驾驶等领域，在复杂场景下展现出更好的鲁棒性和准确性。

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本文深入剖析HTTP与RPC的本质区别，从TCP底层原理讲起，解析粘包拆包、协议封装等核心问题，梳理二者演进脉络。通过对比服务发现、传输性能、适用场景等维度，结合Dubbo、gRPC等框架，帮你按场景精准选型，彻底搞懂微服务通信的技术逻辑。

Protobuf是Google开源的高效二进制序列化协议，体积小、速度快，支持跨语言、向后兼容。相比JSON，更适合RPC等高性能场景，广泛应用于微服务通信。通过`.proto`文件定义结构，自动生成代码，实现数据的快速序列化与反序列化。

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HTTP/2 解决 HTTP/1.1 队头阻塞、低效传输等痛点，通过多路复用、二进制帧、头部压缩等技术大幅提升加载速度，支持服务器推送与流优先级，优化用户体验。虽仍受制于 TCP 丢包问题，但已是当前主流高性能协议，为迈向 HTTP/3 奠定基础。

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本文详解Python类与实例化时的执行顺序：类定义时先执行类体，再调用`__init_subclass__`；实例化时先调用`__new__`创建对象，再调用`__init__`初始化。`__init_subclass__`仅在类定义时执行一次，确保父类可访问子类属性，如SQLAlchemy中表结构的构建原理。

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本文详解 SQLAlchemy 2.0 中 `mapped_column` 的用法，介绍其语法结构、常用参数（如 `nullable`、`default`、`server_default`、`onupdate` 等），并通过 DIFY 的 Account 模型实例解析字段定义逻辑，对比数据库列与运行时字段的区别，帮助理解 ORM 映射机制。

RAG（检索增强生成）通过结合信息检索与文本生成，提升大模型回答的准确性与时效性。它利用向量数据库实现语义检索，支持智能客服、医疗诊断、法律咨询等场景，解决知识更新难、专业性不足等问题，并以“按需取用”机制突破上下文限制，兼顾效率与隐私。

Python 中 SQLAlchemy 中这一开源库的使用方法

你有没有遇过这种情况：满心欢喜下载了个7GB的AI模型，结果发现里面有11个不同的文件，完全不知道哪个是干什么的？就像买了个宜家家具，零件一大堆，说明书看不懂一样！其实每个文件都有它的使命，掌握了这些文件的作用，你就能自由地部署、微调、甚至修改AI模型了。 #人工智能 #模型部署 #HuggingFace #技术原理

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本文深入解析大模型两大主流架构：Encoder-only与Decoder-only。前者如BERT，擅长双向理解，适用于文本分类、情感分析等任务；后者如GPT，基于自回归生成，适用于内容创作、对话系统等场景。二者代表不同技术路径，分别聚焦“深度理解”与“持续生成”，是开发者选型的重要依据。

HTTPS ECDHE握手详解：基于椭圆曲线的临时密钥交换，实现前向保密与高效安全。解析TLS 1.2下客户端与服务器如何通过6步完成密钥协商，对比RSA握手机制，揭示ECDHE为何成为现代网站标配。

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本文深入解析HTTPS中基于RSA的TLS握手过程，从加密、认证、完整性三大安全目标出发，详解四次握手流程、三个随机数作用及会话密钥生成机制，剖析数字证书验证与信任链原理，并指出RSA不支持前向保密的缺陷，揭示为何ECDHE成为主流。全面掌握HTTPS安全基石。

为避免大量DOM导致页面卡顿，可采用分批渲染或虚拟滚动技术，仅渲染可视区域内容。

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HTTP/1.1奠定基础，HTTP/2优化性能，HTTP/3颠覆底层。从队头阻塞到多路复用，从TCP到QUIC，三代协议演进推动互联网通信迈向低延迟、高并发、强安全的新时代。

HTTP缓存是提升网页性能的核心机制，通过“强制缓存”和“协商缓存”减少请求、节省带宽。强制缓存由浏览器判断是否过期（如Cache-Control），未过期则直接使用本地资源；过期后进入协商缓存，服务器通过Etag或Last-Modified判定资源是否变更，可复用则返回304。合理配置缓存策略，能显著提升加载速度与用户体验。

本文深入解析RFC规范下GET与POST的本质区别：GET语义为“只读”，安全且幂等，适用于获取资源；POST为“写操作”，不安全也不幂等，用于提交数据。详解URL与Body用法误区，并揭示安全、幂等属性对开发的影响，助你避开常见坑，写出更规范的接口。

TCP Keepalive与HTTP Keep-Alive虽名称相似，但本质不同：前者是TCP层的连接存活探测机制，用于检测“僵死”连接；后者是HTTP层的长连接复用技术，旨在提升性能。二者分属内核与应用层，目标与实现迥异，不可混淆。