我在使用Function Call时发现，百炼平台上的Qwen3-8B模型与本地部署的Qwen3-8B模型效果存在差异，主要体现在函数参数生成上，本地模型常出现漏参或JSON格式错误，而百炼模型表现正常。想确认百炼平台的Qwen3-8B是否为更高版本？

LangChain 是一个开源框架，专为构建与大语言模型（LLMs）相关的应用设计。通过集成多个 API、数据源和工具，助力开发者高效构建智能应用。本文介绍了 LangChain 的环境准备（如安装 LangChain、OpenAI 及国内 DeepSeek 等库）、代码实现（以国内开源大模型 Qwen 为例，展示接入及输出结果的全流程），以及核心参数配置说明。LangChain 的灵活性和强大功能使其成为开发对话式智能应用的理想选择。

通义灵码是阿里云推出的智能编程平台，基于Qwen3大模型与MCP服务生态，重新定义现代软件开发范式。本文测评聚焦其四大核心功能：编程智能体（自主决策开发）、MCP工具生态（加速开发流程）、记忆感知（个性化体验）及深度开发能力（智能推荐与解释）。实测数据显示，相比传统开发，效率显著提升，如API开发提速300%。展望应用场景包括低代码开发、DevOps自动化及教育领域等。总结建议增强多语言支持、优化复杂逻辑并建立开发者社区知识库。

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本文探讨了人类偏好建模的可扩展性，揭示其遵循Scaling Law。通过大规模训练（1.5B-72B参数）Qwen 2.5模型，使用1500万对论坛偏好数据，发现测试损失随规模指数增长而线性下降。研究提出WorldPM（Modeling World Preference），作为统一的人类偏好表征方法，在客观与主观评估中展现优势。实验表明，WorldPM可显著提升样本效率和多维度性能，成为高效的人类偏好微调基座。同时，文章反思主观评估复杂性，建议放弃简单预设，让模型自主发现人类偏好的深层规律，推动AI对齐新方向。论文与代码已开源。

ParScale是一种新的模型扩展路线，通过并行计算增强模型能力，无需增加参数量。它引入多个并行流处理输入，动态聚合输出，显著提升性能，尤其在数学和编程任务中表现突出。相比传统方法，ParScale仅增加1/22的内存和1/6的延迟，适合边缘设备。研究还提出两阶段训练策略，降低训练成本。未来将探索更多模型架构和大数据场景下的应用潜力。

Qwen3系列模型具备强大Agent能力，但从模型到Agent仍存技术难题。为此，我们推出基于Qwen-Agent框架的3个CookBook示例，展示如何让Qwen3丝滑调用MCP Server全过程。不论是本地部署还是API调用模型，开发者均可通过Qwen-Agent完成复杂任务。CookBook包括自然语言驱动数据库操作、云端高德API地理服务及文档转思维导图等功能。Qwen-Agent封装了工具调用模板和解析器，原生支持MCP协议，大幅降低开发成本。欢迎体验并反馈。

比亚迪与阿里云深度合作，将通义大模型应用于智能座舱和营销服务。通过通义万相，腾势推出“AI壁纸”功能；借助通义星尘，实现“心理伴聊”等情感陪伴场景。阿里云Mobile-Agent智能体落地比亚迪座舱，支持复杂语音操作，如查询淘宝物流、订火车票等。该方案基于全视觉解决技术，具有强泛化能力，未来双方将持续拓展更多AI应用。

高考后择校如同相亲，需深入了解学校是否契合个人发展。本文以四川大学为例，通过AiPy助手生成可爱风格的详细介绍，涵盖地理位置、食宿环境、校园与学术氛围，以及周末旅游攻略。从望江校区的古朴到江安校区的现代化，再到周边春熙路、锦里等景点推荐，内容详实生动。虽然学术条件部分略简略，但仍为考生提供全面参考，助力做出明智选择！

近日，通义千问Qwen3系列模型已开源，其技术报告也正式发布。Qwen3系列包含密集模型和混合专家（MoE）模型，参数规模从0.6B到235B不等。该模型引入了“思考模式”与“非思考模式”的动态切换机制，并采用思考预算机制优化推理性能。Qwen3支持119种语言及方言，较前代显著提升多语言能力，在多个基准测试中表现领先。此外，通过强到弱蒸馏技术，轻量级模型性能优异，且计算资源需求更低。所有Qwen3模型均采用Apache 2.0协议开源，便于社区开发与应用。

NImplant.exe 是一款后渗透测试工具，可实现远程管理与持久化控制。其优点包括无文件技术、加密通信和插件扩展，但也存在被检测风险及配置复杂等问题。为深入分析其行为，我们基于 aipy 开发了 Windows 沙箱工具，针对桌面上的 NImplant.exe 进行多维度分析，涵盖进程行为、网络连接（如 TCP 请求、目标 IP/域名）、文件控制等，并生成传输层监控报告与沙箱截图。结果显示，aipy 工具响应迅速，报告清晰易读，满足分析需求。

随着《人工智能生成合成内容标识办法》及配套标准的发布，AI企业需快速掌握政策要求以确保合规运营。该办法明确指出，利用AI生成的内容（如文本、图片、音频、视频等）需通过显性标识（如“AI生成”字样）或隐性标识（如元数据、数字水印）进行标注。内容传播平台也需核验标识并提醒用户内容性质。此外，应用程序分发平台在审核时需确认是否提供AI生成服务及相关标识材料。对于AI企业而言，合规已成为必修课，需重点关注标识的规范性和溯源能力，以应对即将到来的监管要求。

本文介绍了阿里通义发布的Wan2.1系列模型及其首尾帧生视频功能。该模型采用先进的DiT架构，通过高效的VAE模型降低运算成本，同时利用Full Attention机制确保生成视频的时间与空间一致性。模型训练分为三个阶段，逐步优化首尾帧生成能力及细节复刻效果。此外，文章展示了具体案例，并详细说明了训练和推理优化方法。目前，该模型已开源。

TortoiseSVN使用-合并深度介绍

OmniAudio 是一项突破性的空间音频生成技术，能够直接从 360° 视频生成 FOA（First-order Ambisonics）空间音频，为虚拟现实和沉浸式娱乐带来全新可能。通过自监督 coarse-to-fine 预训练和双分支视频表示微调，OmniAudio 在非空间音频质量和空间定位准确性上显著优于现有方法。项目包含超过 103,000 个视频片段的 Sphere360 数据集，支持高质量的模型训练与评估。代码、数据及论文均已开源，助力沉浸式体验技术发展。

Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端

Spark-TTS 是一款革命性的语音合成模型，被誉为“变声大师”。它通过创新的 BiCodec 技术将语音分解为语义和全局两种 Token，实现对音色、性别、语速等属性的精细控制。结合统一的 LLM 架构，Spark-TTS 简化了传统 TTS 的复杂流程，同时提供了前所未有的灵活性。此外，团队还发布了 VoxBox 开源数据集，为行业提供标准评估基准。尽管在零样本场景下仍存改进空间，但 Spark-TTS 已经开启了语音合成新时代，让个性化、可控的 AI 语音成为可能。

Shiro简介及SpringBoot集成Shiro(狂神说视频简易版)

展示了aipy是如何设计记录心情&收支的日记本的过程

AJax(XHR+Get和Post+AJax的封装)

前端工具方法整理

前端使用正则表达式检查是否为十六进制字符串

自定义linux脚本用于快速jar包启动、停止、重启

Aipy是一款本地部署、隐私性强的垂直型Agent，结合LLM与Python能力，可操控局域网设备、调用任意模型且成本低廉。本文介绍其通过分析“训练数据集.csv”学习糖尿病特征，判断“病人数据集.csv”中的潜在患者，并标记风险。过程中，Aipy快速拆解任务，在表格中新增“糖尿病风险”和“概率”列，以0/1直观展示结果，最终生成预测文件，整个流程仅耗时5分钟，高效且实用。

深度合成技术正深刻改变生活，其算法备案对保障技术安全至关重要。目前已有3445款算法通过备案，其中服务提供者占76.78%。本文详解服务提供者与技术支持者的角色差异、审核重点及文件要求，强调两者不可混用且需独立备案。只有严格遵循备案流程，才能让深度合成技术真正造福大众，推动行业健康发展。

linux命令使用消费kafka的生产者、消费者

java的jar后台启动

Centos或Linux编写一键式Shell脚本创建用户、组、目录分配权限指导手册

Centos或Linux编写一键式Shell脚本删除用户、组指导手册

Arthas sysprop（查看和修改JVM的系统属性）

Arthas heapdump（dump java heap, 类似 jmap 命令的 heap dump 功能）

随着AI技术迅猛发展，算法与模型成为企业数字化转型的核心。然而，国家密集出台多项法规，如《人工智能生成合成内容标识办法》等，并开展“清朗·整治AI技术滥用”专项行动，标志着AI监管进入严格阶段。算法备案从“可选项”变为“必选项”，未合规可能面临罚款甚至刑事责任。同时，多地提供备案奖励政策，合规既是规避风险的需要，也是把握政策红利和市场信任的机遇。企业需系统规划合规工作，从被动应对转向主动引领，以适应AI时代的挑战与机遇。

本工具为小型木马静态特征查杀工具，专用于检测Windows下的EXE文件是否为可疑木马。核心功能包括：扫描恶意字符串（如keylogger、powershell）、检查熵值异常以判断加密/加壳、揪出可疑API组合（如注册表篡改、网络通信链）以及解析PE头分析编译环境与加壳痕迹。通过提示词实现功能开发，并保存为`aipy_kill_rat.py`文件。测试结果显示，工具成功扫描出426个可疑字符串、超高熵值及恶意API组合，确认目标文件为恶意木马。该工具轻量灵活，适合样本初筛与应急响应，是静态分析的高效利器。

Arthas dashboard（当前系统的实时数据面板）

Arthas thread（查看当前JVM的线程堆栈信息）

Aipy是一款结合LLM与Python的智能工具，用户通过简单指令即可让LLM分析并生成代码，实时解决问题。本次v0.1.28版本新增联网搜索、案例分享等功能，并引入混元和Qwen模型。测评中，三个模型完成“618平板选购攻略”任务表现各异：deepseek-v3界面精美、信息全面但价格有偏差；hunyuan-turbos-latest信息不全但界面简洁；qwen-plus-latest推荐合理但数据失真。总体而言，Aipy在操作友好性和分析界面上显著提升，适合解决实际问题。

通义灵码 2.5 版深度评测：智能编程的边界在哪里？

这段内容反映了用户在过去半个多月与Qwen3大模型在线服务互动后，发现的功能不足及对未来功能的建议。用户已将所有意见汇总至一个会话，并通过www.tongyi.com页面分享对话链接。希望Qwen开发团队重视这些建议，同时也会发布到阿里云开发者社区讨论。待官方回复后，用户将根据回复决定是否分享给其他云服务厂商和开源社区。

阿里云发布并开源全新推理模型通义千问QwQ-32B，通过大规模强化学习，在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃，性能比肩DeepSeek-R1。该模型大幅降低部署成本，支持消费级显卡本地部署，并集成智能体Agent相关能力。阿里云采用Apache2.0协议全球开源，用户可通过通义APP免费体验。此外，通义团队已开源200多款模型，覆盖全模态和全尺寸。

通义万相首尾帧生视频14B模型正式开源，作为首个百亿级参数规模的开源模型，可依据用户提供的开始与结束图片生成720p高清衔接视频，满足延时摄影、变身等定制化需求。用户上传两张图片或输入提示词即可完成复杂视频生成任务，支持运镜控制和特效变化。该模型基于Wan2.1架构改进，训练数据专门构建，确保高分辨率和流畅性。

Arthas jvm（查看当前JVM的信息）