AgentScope 1.0 新版本上线！新增开源智能体Alias-Agent与Data-Juicer Agent，支持任务规划、多智能体协同及自然语言驱动数据处理。升级核心能力，支持Agentic RL训练、长期记忆管理，并推出AgentScope-Samples案例集与强化版运行时环境，支持Docker、K8s等部署方式，助力智能体开发与应用落地。

Text2SQL技术通过自然语言处理将用户查询转换为SQL语句，解决企业数据查询效率低下的痛点。该技术包含语义理解、模式对齐、SQL生成和优化等核心处理过程，核心组件包括自然语言理解模块、Schema管理模块和SQL生成模块。文章介绍了闭源和开源模型的选择策略，并提供了基于Function Calling的Text2SQL实现示例，展示如何安全高效地将自然语言转换为数据库查询。

针对技术团队"瞎忙不增长"的痛点，解析OKR在战略对齐中的核心价值。提供一套经过验证的AI指令，帮助管理者将模糊愿景拆解为可量化、有挑战的关键结果，实现从"任务导向"到"价值导向"的转型。

视频会议时代，偷录偷拍成信息泄露重灾区。从国家安全到商业机密，风险无处不在。隐形水印技术为音视频嵌入唯一“数字指纹”，实现源头追溯，构建可防、可溯、可追责的安全闭环，筑牢会议信息安全防线。

内置通义千问和deepseek两大AI模型，支持翻译，OCR识别，视频录制等多功能截图软件

告别碎片化学习！本文系统梳理AI知识五层结构：从基础认知到商业变现，提供完整学习路径与优质资源链接。帮你构建AI知识网络，实现从工具使用到能力落地的跃迁。

VARSTok 是一种可变帧率语音分词器，能智能感知语音节奏，动态调整 token 长度。它通过时间感知聚类与隐式时长编码，在降低码率的同时提升重建质量，实现高效、自然的语音处理，适配多种应用场景。

深度解析项目计划书从"写作思维"到"问答思维"的认知革命，通过完整的AI指令框架和实战案例，帮助开发者掌握深度问答方法，提升项目决策质量和成功概率。文章强调AI不是写作工具，而是思维升级的助推器。

律杏法务云是基于阿里云通义千问大模型构建的新一代法律人工智能平台，通过深度融合OCR、NLP、知识图谱技术与千亿参数级语言模型，在企业法务管理领域实现了从信息抽取、文书生成到风险预警的全流程智能化。本文将深入剖析其技术架构与五大核心模块，揭示大模型如何重塑现代法务工作范式。

阿里云百炼｜全妙，是面向政企、媒体等专业领域的智能创作平台，集“妙策、妙搜、妙笔、妙读”于一体，覆盖公文撰写、合同审查、标书生成、内容采编等高合规场景，助力用户降本增效，释放创造力。

生成式AI时代，GEO成企业转型关键。本文基于技术架构、服务闭环等四大维度，结合阿里云标准，精选五家核心服务商，助企业实现可量化、可追溯的智能升级决策。

本期教程带你用MNN+Qwen在手机端部署大模型，从安装MNN Chat体验离线对话，到源码编译、模型转换与推理测试，再到Android/iOS移动端部署全流程实战，并提供精度与性能调优秘籍，助力端侧AI创新挑战赛。

本期教程带你用树莓派5部署Qwen3模型，打造完全离线、自带屏幕与键盘的“AI小终端”。基于C语言实现，不依赖Python或llama.cpp，支持多尺寸Qwen3模型，实现本地化私有推理。跟随步骤，轻松搭建属于你的端侧AI助手。

「端侧AI创新挑战赛」首期教程上线！手把手教你用Ollama在PC本地部署Qwen3-0.6B模型，无需代码、无需联网，5分钟打造专属私人AI助手。数据不出设备，响应快速，适合无网、高敏或定制化场景。轻量模型CPU即可运行，小白也能轻松上手。参赛提交创意还有机会赢取通义定制好礼！

「端侧AI创新挑战赛」教程第二期：教你用PocketPal AI在手机本地部署Qwen3-0.6B模型，无需联网、不写代码，实现离线对话。支持iOS/Android，保障隐私安全，轻松打造口袋里的AI助手。

本文基于3000+企业邮件案例，提供一套专业的AI商务邮件指令，通过数据驱动的方法论，帮助企业实现邮件沟通效率提升85%，客户转化率增加60%，年度ROI达400%。包含完整指令代码、实战案例和量化收益分析。

AI数字分身破解法律服务规模化难题，通过多模态智能体实现7×24小时咨询响应、案情结构化提取与智能分流。基于知识图谱与推理引擎，提升律所线索留存率与律师人效，推动法律服务降本增效。

在AI时代，专属“数字分身”正从科幻走向现实。依托Qwen2.5-14B大模型、LoRA微调技术及LLaMA-Factory Online平台，仅需四步即可打造会说话、懂风格、能办事的个性化AI助手，让每个人拥有自己的“贾维斯”。

AIGC正加速从技术走向产业落地，万亿市场规模催生全链条人才需求。北京、上海政策加码，算力基建完善，2025-2027年成关键窗口期。七大核心岗位——AIGC工程师、大模型训练师、AI工程师等全面爆发，覆盖技术到应用各层级，高薪抢人成常态。工信部认证加持，职业前景广阔，人人皆可入局，抢占AI时代新风口。

会议开完责任不清、决策模糊?本文分享一个会议纪要AI生成指令,能从混乱的会议讨论中提取决策事项、分配责任人、明确时间节点。支持DeepSeek、通义千问等国产AI,15分钟生成结构完整的专业纪要,把口头约定变成书面契约,让团队协作更透明高效。

很多企业常常以服务对象来判断角色，比如“我做toB业务，就是技术支持者”“我做toC产品，就是服务提供者”。但事实上，这种判断方式并不准确。

2025年9月，第13批深度合成算法备案公布，共586项，累计达4420项。北京、广东、浙江、上海居前列，民企为主力，覆盖教育、医疗、金融等领域。文本与对话生成占主导，数字人、多模态技术加速落地。AI应用向行业纵深发展，合规标识成常态，监管趋严推动产业规范创新。

截至2025年11月，全国深度合成算法备案达5100款，广东以1329款居首，服务提供者占比77.1%。第14批新增680款创新高，医疗、教育、企业服务成主流方向，多模态与垂直领域加速发展，AI合规进入“政策+市场”双驱动新阶段。

2025年11月6日，通义千问大模型荣膺世界互联网大会“领先科技奖”。凭借卓越性能与开源贡献，其已开源超300个模型，下载量超6亿次，衍生模型超17万，居全球首位。

一个帮助技术人快速生成专业工作周报的AI指令，通过结构化输入和价值导向表达，让你的周报从流水账变成让老板点赞的高质量汇报，15分钟搞定原本需要1小时的周报撰写。

技术人写直播话术太难？逻辑思维 vs 情感营销冲突大，学得慢、改得累。本文分享一套结构化AI指令，将专业带货方法论转化为可执行模板，支持多品类定制，30分钟生成高转化话术，助力开发者高效应对朋友求助或产品推广，轻松玩转直播文案。

AI浪潮重塑就业，“AI智能体IP操盘手”应运而生。大学生可借专业背景与数字技能，打造虚拟IP，实现轻创业。掌握提示词、低代码平台，赋予AI人格与商业价值，开启职业新蓝海。

技术人办活动头疼？用AI指令轻松生成完整策划案！覆盖目标分析、流程设计、预算风控等八大模块，适配沙龙、发布会等多种场景。结合国产AI工具，30分钟搞定专业方案，助力开发者高效落地活动。

`trtllm-serve` 是 TensorRT-LLM 官方推理服务工具，支持一键部署兼容 OpenAI API 的生产级服务，提供模型查询、文本与对话补全等接口，并兼容多模态及分布式部署，助力高效推理。

TensorRT LLM提供多种GPU并行策略，支持大模型在显存与性能受限时的高效部署。涵盖张量、流水线、数据、专家及上下文并行，并推出宽专家并行（Wide-EP）应对大规模MoE模型的负载不均与通信挑战，结合智能负载均衡与优化通信核心，提升推理效率与可扩展性。

本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型，基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试，支持BF16精度及MoE模型优化，适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。

本指南详细介绍如何在TensorRT-LLM中优雅集成新大语言模型，涵盖模型配置、定义、权重加载与注册全流程，支持作为核心模块或独立扩展集成，助力高效推理部署。（238字）

本文探讨如何减少AI模型训练中的参数量，提升效率并降低资源消耗。通过轻量化架构、剪枝、知识蒸馏等技术，在保证性能的同时实现模型精简，推动绿色可持续的AI发展。

数据泄露后溯源并非无用，而是阻断扩散、震慑违规、完善防护的关键。屏幕隐形水印可无感嵌入用户信息，实现精准追责，助力构建“事前防控、事中可控、事后可溯”的全周期安全体系。

当敏感信息遭偷拍、打印外泄或录音外传，隐形数字水印如“数据守护者”悄然溯源，精准锁定泄密源头。跨屏幕、纸质、音视频等多介质，实现“电-光-电”“电-纸-电”“电-空-电”全链路追踪。从军工到金融，从会议到协作，水印技术正构筑数据安全“最后一公里”防线。AIGC时代，更将融合AI与区块链，守护数字真实性。

开发者常因新闻稿写作犯难，本文分享一套AI提示词工具，涵盖角色定义、结构化输入输出、多场景适配与合规检查，助力技术人快速生成符合媒体标准的专业稿件，提升传播效率。

本报告对比Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph与LangChain四大AI开发框架，涵盖架构、性能、生态及适用场景。数据截至2025年10月，基于公开资料分析，实际发展可能随技术演进调整。

基于CareGPT和Qwen3-8B模型，采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践，该技术方案在保持模型通用能力的同时，显著提升了医疗问答的专业性和实用性，系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看，微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径，为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。