Qwen3开源发布：Think Deeper, Act Faster！社区推理、部署、微调、MCP调用实战教程来啦！

Qwen3正式发布并开源8款「混合推理模型」，包括两款MoE模型（Qwen3-235B-A22B、Qwen3-30B-A3B）和六个Dense模型。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在多项测试中表现出色，竞争力强。Qwen3支持两种思考模式（思考与非思考），涵盖119种语言，增强Agent能力，在BFCL评测中创纪录。通义灵码已上线相关插件，助力开发者体验AI编码能力。

Arthas redefine（加载外部的.class文件，redefine到JVM里 ）

本系列教程涵盖OpenAI API基础到高级应用，包括文本生成、图像处理、语音交互、会话管理、流式响应、文件输入、推理模型及性能评估等十大核心功能。适合新手入门与工程师实践，助您掌握大模型开发关键技术。从简单Prompt设计到复杂多模态任务，逐步深入，结合实例代码与最佳实践，提升实际开发能力。希望这些内容对您有帮助！

Bolt.diy 是 Bolt.new 的开源版本，提供灵活的全栈开发支持与二次开发能力。通过 CAP 平台部署到云端，结合 deepseek-v3 模型实现代码生成，简化开发流程。方案涵盖多模型适配、高度定制化、全栈开发覆盖及智能辅助工具，支持自然语言交互生成代码、实时调试与一键部署，有效降低资源成本并提升开发效率。实验展示了从项目部署到代码生成、下载和上线的完整流程。

Arthas memory（查看 JVM 内存信息）

Arthas classloader （查看 classloader 的继承树，urls，类加载信息）

Arthas sc（查看JVM已加载的类信息 ）

通义万相2.1首尾帧模型开源！细节真实生动+过渡丝滑，指令遵循表现出色！

随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》在2024年实施，算法备案成为强制性要求。未合规将导致APP下架或高额罚款。本文详解算法备案的核心逻辑与流程，涵盖必备案算法类型、三大监管红线、六大阶段的关键节点，并提供阿里云工具支持，如合规预评估平台和备案助手插件。内容包括金融风控算法的可解释性要求、生成式AI的内容安全措施及个人开发者的技术能力证明方法，助力开发者实现持续合规。

本文介绍了阿里巴巴达摩院研发的“通义大模型”系列，该模型在2025年已成为AI领域的重要里程碑。通义大模型拥有超大规模参数、多模态融合、高效训练框架和中文优化等技术特点，在智能客服、内容创作、教育和企业服务等多个场景实现应用。未来，它将在多模态能力、小样本学习、安全性及应用场景拓展等方面持续突破，推动中国AI技术进步与行业智能化转型。

“通义”取自中国传统文化中“通晓大义”，寓意技术与人文的结合。作为阿里巴巴旗下的超大规模语言模型，通义在知识蒸馏、动态稀疏激活和文化感知模块上实现三大突破，大幅提升效率与适切性。其已在医疗、司法、文化传播等领域落地，如辅助病历处理、法律文书生成及文物解说等。测试显示，通义在中文诗歌创作、商业报告生成等方面表现优异。同时，开放的开发者生态已吸引5万+创新者。未来，通义将探索长期记忆、自我反思及多智能体协作，向AGI迈进，成为智能本质的载体。其对中文语境情感的精准把握，更是中国AI“通情达义”的典范。

Arthas sm（查看已加载类的方法信息 ）

Arthas monitor（方法执行监控）

本指南介绍如何下载、安装和启动基于Ascend的vLLM模型。首先，可通过华为镜像或Hugging Face下载预训练模型；其次，安装vllm-ascend，支持通过基础镜像（如`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.7.3-dev`）或源码编译方式完成；最后，使用OpenAI兼容接口启动模型，例如运行`vllm serve`命令，设置模型路径、并行规模等参数。适用于大模型推理场景，需注意显存需求（如QwQ-32B需70G以上）。

Arthas stack （输出当前方法被调用的调用路径）

本文介绍了通义灵码作为AI编程伙伴的革命性意义及其技术特点。基于阿里云通义代码大模型CodeQwen1.5，它具备多模态代码理解、意图推理和跨语言知识融合能力，可重构开发者工作流，从智能编码到Debug预警再到文档自动化全面提升效率。数据显示，其能将常规开发时间缩短60%，错误率下降43%，新技术上手速度提升2倍。未来，通义灵码将推动需求-代码双向翻译、架构自演进等全新编程形态，助力开发者聚焦更高价值领域，开启人机共生的编程新时代。

本文深入剖析2025年大模型发展脉络，涵盖裸模型与手工指令工程、向量检索、文本处理与知识图谱构建、自动化提示生成、ReAct多步推理及AI Agent崛起六大模块。从技术细节到未来趋势，结合最新进展探讨核心算法、工具栈与挑战，强调模块化、自动化、多模态等关键方向，同时指出计算资源、数据质量和安全伦理等问题。适合关注大模型前沿动态的技术从业者与研究者。

Arthas trace （方法内部调用路径，并输出方法路径上的每个节点上耗时）

Arthas tt（方法执行数据的时空隧道，记录下指定方法每次调用的入参和返回信息，并能对这些不同的时间下调用进行观测）

MCP（Model Control Protocol）资源系统是将服务器数据暴露给客户端的核心机制，支持文本和二进制两种类型资源。资源通过唯一URI标识，客户端可通过资源列表或模板发现资源，并使用`resources/read`接口读取内容。MCP还支持资源实时更新通知及订阅机制，确保动态数据的及时性。实现时需遵循最佳实践，如清晰命名、设置MIME类型和缓存策略，同时注重安全性，包括访问控制、路径清理和速率限制等。提供的示例代码展示了如何用JavaScript和Python实现资源支持。

Arthas watch （方法执行数据观测）

通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评：最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来，是个很好功能……

这是一款功能强大的WordPress AI原创文章自动生成插件，支持两种智能生成模式：传统自动方式和懒人智能方式。通过AI生成长尾关键词、多语言文章、动态化标题与内容结构，优化SEO效果，去AI特征，吸引更多点击。插件可自动生成配图、TAG标签及摘要，支持24小时无人值守自动化生成文章，并提交至各大搜索引擎。同时提供关键词管理、定时任务、API集成等功能，兼容主流AI模型，助力网站内容创作与SEO优化。适合个人站长及企业用户提升内容生产力。

Bolt.diy 是 Bolt.new 的一个开源版本，它提供了更高的灵活性和可定制性。通过自然语言交互，它能够简化开发流程，并提供全栈开发支持，同时允许用户进行二次开发。它就像是你的数字创作伙伴，帮你把想法变成现实。在数字化时代，拥有一个个人博客不仅是一种展示自我的方式，更是一种记录生活、分享知识、连接世界的桥梁。通过阿里云的 Bolt.diy，我仅用五分钟就搭建了一个功能齐全、美观大方的个人博客，这让我深刻感受到了技术的力量和便捷性。

Arthas profiler（使用async-profiler对应用采样，生成火焰图）

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。

本文介绍了通过DeepSeek生成一个基于Spring AI的在线AI聊天助手项目的全过程。项目采用JDK17+Spring AI+Thymeleaf+Spring Web技术栈，实现了一个简单的聊天界面，用户可输入内容并获得DeepSeek返回的结果。文章详细描述了从需求明确、项目结构设计到配置参数启动的步骤，并展示了核心代码片段如pom.xml、application.properties及主要Java类文件。尽管功能简单，但体现了AI在编程领域的高效应用，未来有望进一步优化上下文记忆等功能，提升开发体验与效率。

企业级大模型架构师需要掌握从 底层算力、模型训练、微调优化、推理部署、企业集成 到 安全合规 的全栈能力。这里提供一个完整的 企业级大模型架构师成长体系。

本文分享了作者在AI领域的创作心得与技术见解，涵盖从获奖经历到大模型核心技术的深入解析。内容包括大模型推理过程、LLM类型、prompt工程参数配置及最佳实践，以及RAG技术和模型微调的对比分析。同时探讨了AI对社会和个人的影响，特别是在deepseek出现后带来的技术革新与应用前景。适合希望了解AI大模型技术及其实际应用的读者学习参考。

想从多个平台下载高清无水印视频？本文教你使用 `yt-dlp` 工具轻松实现！支持 YouTube、B站、抖音等主流平台，提供代码示例与解析，涵盖批量下载、字幕提取、音频分离等高级功能。无论你是开发者还是普通用户，都能快速上手，高效获取所需视频资源。

通义灵码2.0是一款强大的AI编程工具，帮助开发者从“调参侠”进阶为“架构师”。它通过跨语言开发支持、智能单元测试生成和图生代码等功能，大幅提升开发效率。例如，将Python数据处理函数一键转为React+ECharts组件，自动生成单元测试用例，甚至通过草图生成前端布局代码。此外，新增的QwQ模型具备“代码脑补”能力，可推荐性能优化策略。尽管功能强大，但仍需注意环境隔离与代码审查，避免过度依赖。通义灵码2.0不仅是工具，更是开发者的“外接大脑”。

随着deepseek等大模型逐渐步入视野，理论上文档解析工作应能大幅简化。 然而，实际情况却不尽如人意。当前的多模态大模型虽然具备强大的视觉与语言交互能力，但在解析非结构化文档时，仍面临复杂版式、多元素混排以及严密逻辑推理等挑战。