阿里云百炼Coding Plan套餐现已支持Moltbot（原Clawdbot）接入，可抵扣Qwen3-Max-Thinking等大模型，新客首月每天仅0.3元！该开源AI助手支持本地部署、多平台兼容及主流大模型调用，助力自动化办公与个人知识管理。

2026 CES上，黄仁勋力推Agentic AI（智能体）——不止回答问题，更能理解意图、自主规划、调用工具、执行任务。它正加速落地：吉利车机语音操控生态、昆仑万维AI视频创作、跨境财税与AI面试等ToB场景已规模化应用，降本增效显著。（239字）

基于边缘计算与轻量化AI模型，本方案实现多宠家庭中宠物个体识别、行为分析与健康监测。通过端云协同架构，在本地完成实时识别（延迟<50ms），保障隐私同时支持8只宠物同屏追踪。结合多模态特征与行为模式，准确率超98%，可联动喂食器、猫砂盆等设备，为宠物提供个性化智能照护，适用于家庭、托管中心及医疗场景，推动智能养宠迈向精准化、生态化发展。

协同过滤是推荐系统中广泛使用的技术，其核心思想是利用用户行为数据发现相似用户或物品进行推荐。摘要包括：1）协同过滤基于用户历史行为数据，通过计算相似度（如余弦相似度、皮尔逊相关系数）预测用户偏好；2）主要分为基于用户（寻找相似用户群体）和基于物品（发现相似物品）两种方法；3）面临冷启动、数据稀疏性等挑战，可通过混合推荐（结合内容特征）和矩阵分解等技术解决；4）典型应用包括电商猜你喜欢和流媒体推荐；5）结合大语言模型可增强语义理解能力，提升推荐准确性。

本文用轻松幽默的方式解密如何在RAG系统中选择、调教和监督生成模型，让它成为一个既聪明又靠谱的知识助手。从模型选择到提示工程再到质量控制，手把手教你如何避开AI的「胡言乱语」陷阱。

还在为AI的「知其然不知其所以然」而烦恼？ReAct技术让AI不仅会思考，更会行动！通过模拟人类的思考-行动-观察循环，让AI从书呆子变身为真正的问题解决专家。几行代码就能构建智能Agent，告别AI幻觉，拥抱可追溯的推理过程！

随着大模型技术的不断进步，应用创新呈现出蓬勃发展的势头。开发者在基于百炼完成智能体开发后往往还需要解决应用正式生产上线相关的一系列工程性问题，本文介绍如何通过百炼 + 多端低代码开发平台魔笔的云产品组合的方式快速构建一个端到端的大模型应用，为AI创新加码提速。

方华在阿里云开发者社区发现了一个构建RAG应用的活动，通过官方教程和阿里云提供的工具，如ROS、百炼平台及文档智能，实现了零代码配置RAG应用的Demo。本文分享了该项目的源码本地部署调试方法，介绍了其基于Python的Web应用程序结构，使用FastAPI和Jinja模板引擎，支持文件上传、自定义问答等功能。项目还详细描述了环境配置、服务启动等步骤，帮助开发者更好地理解和实践应用开发。

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。

知识图谱是一种用图结构表示实体及其关系的技术，通过三元组（主体-关系-客体）构建语义网络。文章以医疗领域为例，详细介绍了知识图谱的构建流程：数据预处理、实体识别、关系抽取、知识融合、存储与可视化等步骤。知识图谱可应用于智能问答、辅助诊断、药物研发等场景，其结构化特性可弥补大语言模型的不足，二者结合能提升AI系统的准确性和可解释性。文章还展示了基于大模型的医疗知识图谱构建代码示例，涵盖实体识别、关系抽取、图谱存储和智能问答等核心功能，体现了知识图谱在专业领域的实用价值。

DeepSeek全尺寸模型上线阿里云百炼！

本文介绍了阿里云百炼平台在2025年6月的产品和模型更新内容，重点涵盖资源包优惠、新模型上线及应用能力增强。

本文介绍了一个基于LangGraph工作流引擎、Qwen大模型和Gradio界面的智能内容创作系统。该系统采用模块化设计，将内容创作过程分解为8个可配置节点（主题分析、大纲生成、内容创作等），通过工作流驱动实现从主题输入到完整内容（文字+配图）的全自动化生成。系统特点包括：1）灵活可配置的工作流模板；2）强类型状态管理确保数据安全；3）多重容错机制（重试/降级方案）；4）实时可视化流程监控。该方案适用于营销、教育等多个场景，展示了现代AI系统中架构设计、工程实现与用户体验的有机结合。

本文深入浅出地讲解Prompt原理及其与大模型的关系，系统介绍Prompt的核心要素、编写原则与应用场景，帮助用户通过精准指令提升AI交互效率，释放大模型潜能。

本文系统解析七种主流文本嵌入技术，包括 Sparse、Dense、Quantized、Binary、Matryoshka 和 Multi-Vector 方法，结合适用场景提供实用选型建议，助你高效构建文本检索系统。

百炼知识库依托通义千问大模型，具备强大的多模态处理能力，支持实时知识更新与深度文档解析，适用于复杂业务场景；钉钉知识库则深度集成钉钉办公生态，侧重流程化办公场景，适合日常办公需求。两者在智能引擎、格式兼容、文档解析、交互体验、知识精准度、成本结构及管理流程等方面各有优势，企业可根据自身需求选择合适的知识管理工具。

本文介绍了如何通过智能体组件化设计快速生成PPT。首先，创建一个“PPT大纲生成”智能体并发布为组件，该组件可根据用户输入生成结构清晰的大纲。接着，在新的智能体应用中调用此组件与MCP服务（如ChatPPT），实现从大纲到完整PPT的自动化生成。整个流程模块化、复用性强，显著降低AI开发门槛，提升效率。非技术人员也可轻松上手，满足多样化场景需求。

阿里云百炼平台6月推出多项更新与活动，涵盖Agent市场、多模态交互开发套件、新模型上线及商业化调整。新增100+开箱即用Agent模板，支持多行业多场景应用；推出通义多模态交互开发套件，提升全场景适配能力；联合支付宝推出Agent赞赏功能，助力创意变现；新上架text-embedding-v4、deepseek-r1-0528、qvq系列视觉推理模型等，并对qwen-plus、qwen-turbo等模型进行迭代升级。同时，部分历史模型将于7月下线，建议用户及时调整应用。更多详情请查看官网公告。

豫唐AI简历平台是面向职高生的开源求职助手，融合Qwen大模型与职业心理学，提供智能诊断、STAR润色、模拟面试、MBTI/Holland测评及微信扫码登录。纯前端Vue3+TS实现，支持所见即所得编辑与无水印PDF导出。

大模型应用开发指通过API与大模型交互，构建智能化应用。不同于传统Java开发，其核心在于调用部署在云端或本地的大模型服务。企业可选择开放API、云平台或本地服务器部署，各具成本、安全与性能权衡。本章将详解部署方式与开发实践，助你快速入门。

阿里云百炼官网登录入口提供AI大模型平台详细介绍及定价说明，开通即享最高7000万免费Tokens。前台了解产品优势，后台获取API-KEY，调用API并查看使用文档，一站式管理大模型应用。

计算巢AppFlow支持定时自动同步飞书文档至百炼知识库，实现RAG检索。通过创建飞书应用、配置权限与凭证，结合AppFlow流程模板，可高效完成知识库自动化更新，大幅降低人工维护成本。

本文介绍了如何通过Spring Actuator、Micrometer、Prometheus和Grafana为Spring Boot应用程序添加监控功能。首先创建了一个Spring Boot应用，并配置了Spring Actuator以暴露健康状态和指标接口。接着，利用Micrometer收集应用性能数据，并通过Prometheus抓取这些数据进行存储。最后，使用Grafana将Prometheus中的数据可视化，展示在精美的仪表板上。整个过程简单易行，为Spring Boot应用提供了基本的监控能力，同时也为后续扩展更详细的监控指标奠定了基础。

本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例，介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云百炼平台的底座能力，以官方帮助文档为指定知识库，搭建了问答服务，支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。

本模块为您提供大模型服务平台百炼中支持的模型类型，便于您快速根据自己的需求选择所需模型！

阿里云百炼平台8月推出多项更新与活动。通义千问系列重磅升级，新增多款图像、语音及研究模型，如Qwen-Image、Qwen-Image-Edit、Qwen-MT-Image、Wan2.2-S2V等，全面增强图文生成与编辑能力。推出Qwen-Flash轻量模型，优化代码与推理性能，支持高并发低延迟场景。平台服务稳定性提升，部分模型计费策略调整，上下文缓存价格降低至input_token的20%，并提供100万免费token额度。同步上线“实训Agent创客”活动，助力用户快速上手新模型，提升实践能力。

OpenClaw（小龙虾）是一款本地离线AI工具，支持零代码生成HTML5企业静态网站。通过自然语言描述需求（如行业、风格、页面模块），30分钟内即可完成部署、生成、调试与上线，全程不联网、数据不出本地，安全可控，适合中小企业快速建站。（239字）

下面主要介绍了数组排序的五种方式——sort()方法、选择排序、冒泡排序、插入排序和快速排序，

本文系统介绍 capcut-mate 桌面端 Node.js 与 Electron 的安全集成方案：采用“主进程+预加载桥接+渲染进程”三层架构，通过 contextBridge 有限暴露 API，实现下载管理、文件操作、日志记录及新增的跨平台目录扫描（triggerDirectoryScan）功能，助力 Adobe Premiere Pro 自动识别新草稿。

本指南面向capcut-mate用户与运维人员，系统解析安装、部署、运行及排障全流程。涵盖剪映自动化失败、API异常、Docker问题、性能优化与兼容性处理，提供日志分析技巧与精准路径定位，助你高效自助排障。（239字）

一款强大的WordPress插件，集成阿里云百炼（Model Studio）AI聊天机器人，支持模型直连与应用API双模式，适用于客服、知识库等场景，具备流式输出、多轮对话、推理显示等功能，轻松通过短代码嵌入网站。

本文介绍了大模型服务平台百炼的“流程”功能将于2025年11月15日下线，建议用户尽快迁移至全新升级的工作流编排功能。通过对比流程与工作流在节点数量、发布渠道、音视频互动等方面的能力，展示了工作流的优势，并提供了详细的迁移教学案例，包括开始节点、大模型节点、判断节点和输出节点的具体操作步骤。用户可参考文章完成迁移。

本文介绍了如何使用Eino框架实现一个基本的LLM（大语言模型）应用。Eino中的`ChatModel`接口提供了与不同大模型服务（如OpenAI、Ollama等）交互的统一方式，支持生成完整响应、流式响应和绑定工具等功能。`Generate`方法用于生成完整的模型响应，`Stream`方法以流式方式返回结果，`BindTools`方法为模型绑定工具。此外，还介绍了通过`Option`模式配置模型参数及模板功能，支持基于前端和用户自定义的角色及Prompt。目前主要聚焦于`ChatModel`的`Generate`方法，后续将继续深入学习。

Eino 是一个受开源社区优秀LLM应用开发框架（如LangChain和LlamaIndex）启发的Go语言框架，强调简洁性、可扩展性和可靠性。它提供了易于复用的组件、强大的编排框架、简洁明了的API、最佳实践集合及实用的DevOps工具，支持快速构建和部署LLM应用。Eino不仅兼容多种模型库（如OpenAI、Ollama、Ark），还提供详细的官方文档和活跃的社区支持，便于开发者上手使用。

本文介绍了如何在阿里云百炼平台上利用自定义插件生成图文并茂的文章。通过大模型生成小红书风格的文章，提取关键元素生成图像提示词，结合文生图插件生成图片，并最终整合文本与图像输出给用户。整个流程包括多个步骤：从创建对话型工作流开始，经过多次大模型处理、脚本转换和自定义插件操作，到最后完成图文混排的输出。

MCP（Model Coordination Protocol）是由Anthropic公司提出的开源协议，旨在通过标准化交互方式解决AI大模型与外部数据源、工具的集成难题。阿里云百炼平台上线了业界首个全生命周期MCP服务，大幅降低Agent开发门槛，实现5分钟快速搭建智能体应用。本文介绍基于百炼平台“模型即选即用+MCP服务”模式，详细展示了如何通过集成高德地图MCP Server为智能体添加地图信息与天气查询能力，构建全面的旅行规划助手。方案涵盖智能体创建、模型配置、指令与技能设置等步骤，并提供清理资源的指导以避免费用产生。

阿里云百炼是面向企业的大模型开发平台，本周新增2个云部署MCP及6大应用模板，涵盖电商、营销、SQL助手等场景，助力AI高效落地。

命令执行漏洞（RCE）指应用程序调用系统命令时，用户可控制输入参数，导致恶意命令被拼接执行，从而危害系统安全。常见于PHP的system、exec等函数。攻击者可通过命令连接符在目标系统上执行任意命令，造成数据泄露或服务瘫痪。漏洞成因包括代码层过滤不严、第三方组件缺陷等。可通过参数过滤、最小权限运行等方式防御。本文还介绍了绕过方式、靶场测试及复现过程。

JSON 数据可视化为交互式的树形图或图形，帮助直观理解文件结构和模块之间的联系。

开源大模型与闭源大模型那个更好？

本文主要内容介绍了大模型服务平台百炼的“流程”功能将于2025年11月15日下线。自通知发布起，“流程”入口将逐步隐藏，建议用户尽快迁移至全新升级的工作流应用，支持MCP、函数计算及大模型节点编排，操作更便捷。2025年6月15日起，现存“流程”不可修改；11月15日起完全停用，智能体中需解除“流程”引用并替换为工作流。请参考相关文档完成迁移。

本文聚焦阿里云ECS/ACK环境下的Java OOM问题，系统解析堆内存、元空间、直接内存、栈溢出及线程数超限5类核心异常，提供“日志定位→堆快照分析（MAT/ARMS）→环境监控→精准修复→长期优化”全流程方案，助开发者根治OOM，提升服务稳定性与资源效率。（239字）

本篇解读DistilBERT，一篇解决大模型落地难题的里程碑论文。面对BERT等大模型参数多、耗能高、部署难的问题，DistilBERT提出预训练阶段知识蒸馏，结合三重损失与轻量化设计，在保留97%性能的同时，模型缩小40%，推理提速60%，推动NLP迈向高效、绿色、边缘化应用。