想让ChatGPT更听话？别只会说'请帮我...'了！从零样本到思维树，从检索增强到自动推理，17种提示工程技术让你的AI助手从'憨憨'变'大神'。掌握这些技巧，告别低效对话，让AI真正为你所用！#人工智能 #提示工程 #ChatGPT #大模型

在鸟类识别中，大规模、密集鸟群的准确计数极具挑战。传统检测方法（如YOLO）难以应对高密度场景，主流方案转向**目标检测跟踪**与**密度估计**两大路线。前者逐只识别追踪，适用于稀疏场景；后者通过点标注生成密度图，直接回归总数，更高效精准，适合万级鸟群统计。实际应用常结合两者，辅以多尺度拍摄与无人机巡航，实现“总数+物种+行为”综合监测。

2025年，AI浪潮席卷而来，创新触手可及。值此年末，阿里云开启年度成绩单发布之旅。这是一份回顾，更是一声致谢——感恩每位客户与开发者的信赖相伴。砥砺前行，共赴智能未来！

2025年12月23日，钉钉在杭州发布AI钉钉1.1“木兰”版本，推出全球首个为AI打造的工作智能操作系统——Agent OS，开启“人与AI协同”新范式。通过钉钉ONE、DingTalk Real、AI搜问、悟空Agent及DEAP平台等构建完整AI协作体系，实现AI直连物理世界。发布会推出超20款AI产品，涵盖制造、差旅、客服等场景，全面升级AI表格、AI听记、DingTalk A1，助力企业零门槛迈向AI原生办公。

想象AI不再只会"背书"，还能像程序员一样边思考边用工具？ART框架让大模型自动学会分步推理和工具使用，就像给ChatGPT装上了"智能外挂"。不需要重新训练，只需一个任务库就能让AI变身全能助手，搜索、编程、计算样样精通。#人工智能 #工具使用 #自动推理 #大模型

畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案，融合LLM与MRCP+WebSocket技术，实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同，自动化处理80%咨询，降本增效显著，适配金融、电商、医疗等多行业场景。

通义千问 qwen-voice-design 模型支持通过文字描述快速生成定制化音色，结合 qwen3-tts-vd-realtime 可输出11种语言语音，适用于广告配音、角色塑造、有声内容创作及多语言出海等场景，提供高效、灵活的语音设计解决方案。

通义万相Wan 2.6是全球首个支持角色扮演的AI视频生成模型，可基于参考视频形象与音色生成多角色合拍、多镜头叙事的15秒长视频，实现声画同步、智能分镜，适用于影视创作、营销展示等场景。

88%企业都说用AI了，但大部分还在试点阶段扑腾？AI智能体听起来很酷，实际落地却像让ChatGPT去当总经理。揭秘为什么高效企业用AI搞创新，而不是只盯着省钱。从试点到规模化，这道坎比想象中难跨！ #人工智能 #AI智能体 #企业数字化 #创新管理

还在把AI当作聪明宠物？错了！2025年的LLM更像召唤来的幽灵：数学题秒杀博士，却被小学生文字游戏绕晕。从RLVR到Agent，揭秘AI这种'锯齿状智能'如何改变我们的工作方式。 #人工智能 #LLM #Agent #RLVR

Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集，计算统计量（如均值、标准差）的分布，适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间，并量化模型不确定性，但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性，在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比，Bootstrap不依赖分布假设，在非正态数据中表现更稳健。

阿里云通义万相wan2.6提供文生图、文生视频、图生视频功能，开通百炼可享90天内免费额度：文生图50张、视频类各50秒，超量后按张或秒计费，详情见官网。

本文通过机器学习中的偏差-方差权衡理论，深入探讨了模型性能的优化方法。文章首先用学生类比解释了高偏差（死记硬背）、高方差（思维跳跃）和平衡状态（真正理解）三种学习模式，对应机器学习中的欠拟合、过拟合和理想状态。通过数学公式E[(y-ŷ)²]=Bias²+Variance+Noise，系统分析了误差来源。使用多项式回归案例展示了不同复杂度模型的表现：线性模型（高偏差）、15次多项式（高方差）、4次多项式（平衡）和正则化模型。最终指出，最佳模型应在理解本质（低偏差）和稳定发挥（适度方差）间取得平衡。。。

nvm是一个node的版本管理工具，可以简单操作node版本的切换、安装、查看。。。等等，与npm不同的是，npm是依赖包的管理工具。

Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成结构化的HTML（或者其他格式）。Markdown的语法包括标题、段落、列表、链接、图片、代码等元素的简单标记。 对比我们日常使用的Word文档，Markdown的优势在于，兼容性更强，编辑时无需特定的软件就能打开，与此同时，基于Markdown编辑排版的文档，经过渲染就能一键转为标准的富文本文档，格式不易错乱，整体使用体验更佳。

基于边缘计算与多传感器融合，智能猫窝集成宠物识别算法，实现区域预警、Vlog自动生成与睡眠监测一体化。通过AI视觉、毫米波雷达等技术，精准识别宠物行为，助力远程看护与健康管理，提升人宠情感连接，打造智慧养宠新体验。

摘要：本文提出了一种基于信息论的智能医疗诊断系统，通过互信息、信息熵和信息增益等核心概念，构建了症状分析、疾病推理和检查推荐的综合诊断平台。系统采用模块化设计，利用概率模型生成模拟医疗数据，量化症状与疾病的关联强度，并通过热力图直观展示诊断依据。该系统能有效提升诊断准确性，优化检查资源配置，推动医疗诊断从经验依赖向数据驱动转变，为解决基层医疗资源不足等问题提供了技术支撑。

**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**，开发框架采用 AgentScope，模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式，用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中，每个技能以文件夹形式存在，包含特定任务的指导性说明（SKILL.md 文件）、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能，从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。

本文介绍了一种基于信息论的智能金融风控系统，通过KL散度、信息增益和熵等核心概念构建欺诈检测框架。系统首先生成模拟金融交易数据，区分正常与欺诈交易；然后计算各特征的数据熵和KL散度，量化分布差异；再训练随机森林模型进行预测，并创新性地结合概率和不确定性计算风险得分。实验表明，设备风险是最强欺诈指标，系统AUC达1.0，能有效识别典型欺诈模式（大额、深夜、高频交易）。该方法将抽象信息论转化为实用解决方案，在保持高性能的同时增强了模型可解释性，为智能风控提供了量化分析框架。

本文记录Spring AI MCP Server接入阿里云百炼平台时因HTTP连接复用导致的"获取工具异常，请确认MCP是否正常运行"问题。百炼复用连接时，服务端已关闭通道，导致请求体丢失。通过分析日志发现Netty过早关闭连接，最终以添加`Connection: close`响应头强制断开，解决兼容性问题。

本文通过金融风控、电商推荐和医疗诊断三个行业案例，系统阐述了特征工程的实践价值与技术方法。在金融领域，通过构建稳定性评分等特征，将贷款审批坏账率从8.2%显著降低；电商行业通过实时兴趣向量等特征，使推荐点击率提升3倍；医疗领域则利用病变严重度评分等特征，将筛查效率提升5倍。研究揭示了特征工程作为连接业务需求与技术实现的关键桥梁，其核心在于将原始数据转化为机器可理解的业务语言。

SAPO提出一种稳定高效的大语言模型强化学习方法，通过平滑门控替代硬剪切，解决GRPO/GSPO梯度丢失与不稳定问题。其连续信任域、序列级一致性及token级自适应设计，显著提升训练稳定性与样本效率，适用于dense/MoE模型，在数学、代码、逻辑等多任务上表现优越。

Qwen3-TTS是阿里云推出的旗舰语音合成模型，支持多音色、多语种及多方言，提供49+种情感丰富的高品质声音，覆盖中文、英文、日语等10大语言及多种方言，语速韵律自然拟人。通过Qwen API可轻松调用，适用于多样化场景。

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。

本文阐述AI技术在制药行业的深度变革，涵盖企业微信私有化部署、CRM系统智能升级、Data-Agent演进等全链路转型实践，结合RAG优化与幻觉控制方案，推动业务提效与合规双提升，展现AI赋能下行业模式的重塑路径。

大模型应用开发需通过API与模型交互，企业可选择开放API、云平台或本地服务器部署。开放API使用便捷但存在安全与成本问题；云部署易维护但仍有隐私风险；本地部署安全性高、长期成本低，适合企业级应用，不建议个人电脑部署。

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。

本章讲解Java基础语法与面向对象核心概念，涵盖重载与重写、==与equals的区别，深入解析String、StringBuilder与StringBuffer的异同及适用场景，帮助理解字符串不可变性与线程安全问题。

本文介绍了一个基于LangGraph和Qwen大模型的可视化智能工作流系统，旨在降低AI应用门槛，让非技术用户也能轻松组合各种AI能力。系统通过四层处理引擎（预处理、情感分析、关键词提取、智能回复）自动化处理用户反馈，相比传统人工方式可大幅提升效率和质量。文章详细展示了系统架构设计、代码实现和可视化交互界面，并提供了电商客服场景的应用案例。该系统将复杂的大模型能力封装成模块化工作流，支持实时流程监控和灵活配置，有效解决了传统用户反馈处理中效率低下、标准不一等痛点。

本文介绍了LangGraph这一基于LangChain的库，它突破了传统线性链式开发的局限，通过图计算模型实现复杂AI应用的构建。LangGraph的核心优势在于：1）支持动态图结构，实现循环和条件路由；2）内置状态管理，维护应用数据流；3）天然支持多智能体协作。与传统开发方式相比，LangGraph通过节点、边和状态的抽象，提供了更清晰的业务逻辑表达、更健壮的错误处理、更好的可观测性，以及更便捷的团队协作和功能扩展能力。

OneKey MCP Router SDK 提供统一API密钥与标准化Python接口，简化多MCP服务器集成，支持搜索、地图、支付等工具调用，助力高效构建AI Agent的Function Call数据集。

语音交互的未来是“智能体”

混合式智能投资顾问系统通过情境感知的智能路由机制，在反应式快速响应与深思式深度分析间实现动态平衡。系统根据查询复杂度、用户价值和资源状况，自动选择最优处理通道：简单查询（0.5-2秒）走反应式通道，中等复杂度（2-8秒）采用混合并行处理，复杂问题（8-15秒）进入深思式深度分析。设计创新包括动态负载均衡、渐进式响应和多级缓存体系，既保证响应速度又提供深度价值。该架构通过智能路由层、多通道处理引擎和实时监控系统，实现了计算资源的最优分配，为不同复杂度的投资咨询需求提供个性化解决方案，标志着智能投顾技术进入成熟阶段

SpringAI整合主流大模型，支持对话、函数调用与RAG，提供统一API，简化开发。涵盖多模态、流式传输、会话记忆等功能，助力快速构建AI应用。

本章介绍AI核心概念与大模型原理。AI历经三阶段发展，Transformer模型推动其飞跃。该模型基于注意力机制，可处理文本、图像、音频等数据，实现智能生成与推理。大语言模型（LLM）如GPT、DeepSeek均基于此，通过持续预测下一个词，逐字生成连贯内容，实现对话、创作等功能。

阿里云百炼是什么？阿里云百炼是阿里云推出的一站式大模型开发与应用平台，于 2023 年 10 月发布，后续历经多次升级，成为承载阿里云云 + AI 能力的核心平台，面向企业、开发者及 ISV 技术人员，提供从模型调用到应用构建的全链路服务。 阿里云百炼提供两个核心登录入口，分别对应平台介绍与后台管理功能，开发者可通过对应链接访问相关服务，完成大模型体验与 API 调用操作。

本教程以SpringAI为核心，讲解Java与大模型（如DeepSeek）融合开发，助力传统项目智能化。介绍AI基础、Transformer原理及SpringAI应用，推动Java在AI时代焕发新生。适合Java程序员入门大模型开发。

反应式与深思熟虑式智能投资顾问架构代表了AI在投资咨询领域应用的两种不同哲学和实践路径。反应式架构以其快速响应、高可扩展性的特点，适合标准化、高并发的咨询场景；而深思熟虑式架构通过深度推理、个性化服务为复杂投资决策提供专业支持。未来智能投顾的发展方向不是二选一，而是通过混合架构实现优势互补。金融机构应根据自身业务特点、客户群体和技术能力，选择合适的架构组合策略。对于追求极致用户体验的机构，可以优先部署反应式架构快速获客；对于服务高净值客户的机构，则应重点建设深思熟虑式架构提供深度服务。

智能体系统设计的混合架构研究 本文探讨了智能体系统的两种基本范式及其融合架构。反应式智能体采用"感知-行动"模式，具有响应速度快、资源消耗低的特点，适用于紧急场景；深思熟虑智能体采用"感知-推理-行动"模式，具备复杂问题求解能力，但计算成本高。研究表明，最先进的解决方案是分层混合架构：底层反应层处理紧急任务，上层深思层负责战略规划，二者通过动态交互机制协作。这种架构在扫地机器人等应用场景中展现出显著优势，既能快速应对突发情况，又能执行长期规划任务。

反应式智能体是一种基于感知-行动模式的智能系统，它不依赖复杂的内部模型，而是通过简单的条件-动作规则对环境做出即时响应。文章通过蜜蜂采蜜、膝跳反射等例子，阐述了反应式智能体的核心思想：快速、直接的刺激-反应机制。重点介绍了罗德尼·布鲁克斯提出的包容架构，该架构通过分层的行为模块和优先级仲裁机制，使简单规则组合产生复杂行为。以扫地机器人为例，展示了反应式设计在实时响应、避障导航等方面的优势，同时也指出了其在复杂规划任务中的局限性。

本文系统介绍了深思熟虑智能体（Deliberative Agent）及其核心BDI架构。智能体通过信念（Beliefs）、愿望（Desires）、意图（Intentions）三个核心组件实现复杂决策：信念系统维护环境认知，愿望系统管理目标设定，意图系统执行行动计划。文章详细阐述了智能体的状态管理、推理机制和完整决策流程，并通过一个学术研究助手的设计示例，展示了如何实现从环境感知、计划制定到执行反思的完整认知循环。这种架构使智能体能够进行深度思考、规划和学习，而非简单反应式响应，代表了人工智能从工具性向认知性

本文介绍了AI开发生态中的三个关键组件：CherryStudio可视化开发平台、ModelScope MCP广场和MCP协议标准。CherryStudio作为低代码AI应用开发环境，通过拖拽式界面简化了基于大语言模型的智能体构建；ModelScope MCP广场作为官方MCPServer分发中心，提供各类工具服务的发现与管理；MCP协议则定义了LLM与外部工具的安全连接标准。三者构建了从资源发现、能力连接到应用落地的完整AI开发链条，推动AI开发从手工作坊迈向工业化时代。文章还演示了如何在CherryStu

【MaxCompute SQL AI 实操教程】0元体验使用大模型提效数据分析

大模型时代驱动智能运维变革，阿里云通过统一可观测平台、UModel数字孪生与AIOps Agent，实现数据、认知、决策的全链路升级，重构运维新范式。

阿里云飞天实验室自研数据分析智能体“析言 XiYan-SQL”在全球权威SQL诊断基准BIRD-CRITIC（SWE-SQL）多项榜单中排名第一，超越国内外顶尖团队。该模型在真实数据库问题诊断、跨方言鲁棒性、复杂SQL处理及分布外泛化等方面表现卓越，支持MySQL、PostgreSQL等主流数据库。技术上创新采用模式筛选、多生成器集成与候选重组策略，提升SQL生成质量与系统适应性。核心模型已开源至GitHub、ModelScope和Hugging Face，欢迎开发者体验贡献。

FastMCP是一个基于MCP协议的高性能Python框架，旨在简化AI模型与外部工具的集成开发。它通过装饰器、类型提示等现代Python特性，将MCP协议的标准化要求转化为Pythonic的开发体验。核心功能包括：工具注册（@mcp.tool）、资源管理（@mcp.resource）和提示词模板，支持自动生成JSONSchema、异步任务调度和错误处理。FastMCP通过三层架构（应用层、核心引擎、协议适配层）实现高效开发，典型应用场景如"AI调用计算器工具"只需简单装饰器即可完成工具

如今，借助开放的大模型调度平台，普通开发者也能灵活接入高性能大模型。 Kilo Code + 兼容 OpenAI 协议平台的组合，体现了技术民主化的趋势——让创新不再被使用门槛阻挡。

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