本教程介绍如何利用Qwen3-Coder模型与VS Code插件打造儿童学习助手，涵盖AI编程、代码优化与网页部署，助你掌握真实场景开发技巧。

本文探讨企业级AI应用落地难题，分析为何许多AI项目上线后无人问津，指出核心在于真实业务需求复杂、数据割裂导致检索效率低下。文章提出通过构建融合AI数据底座，实现多模态数据统一存储与混合检索，并结合实战Demo展示如何提升AI应用效果，助力企业真正发挥AI的商业价值。

本文详解基于LangGraph与MCP协议构建研究助手的技术方案，涵盖双服务器集成、状态化智能体设计与用户元命令控制，助你掌握生产级代理系统开发要点。

本文介绍了如何利用AI技术简化SQL查询操作，让不懂技术的用户也能轻松从数据库中获取信息。通过本地部署PostgreSQL数据库和Ollama模型，结合Java代码，实现将自然语言问题自动转换为SQL查询，并将结果以易懂的方式呈现。整个流程简单直观，适合初学者动手实践，同时也展示了AI在数据查询中的潜力与局限。

本文探讨了如何通过微调文本嵌入模型提升特定领域任务的检索效果，重点介绍对比学习原理及五步实践流程，适用于AI招聘等场景，助力精准匹配用户查询与内容。

在 VSCode 中安装通义灵码插件后，若左侧活动栏未显示图标，可通过右键选中代码触发插件面板，并将其图标拖至左侧栏固定，便于后续快速使用。

本文详解构建高效RAG系统的关键技术，涵盖基础架构、高级查询转换、智能路由、索引优化、噪声控制与端到端评估，助你打造稳定、精准的检索增强生成系统。

通义千问团队开源了Qwen-Image，一个20B参数的MMDiT模型，具备卓越的文本渲染和图像编辑能力。支持复杂中英文文本生成与自动布局，适用于多场景图像生成与编辑任务，已在魔搭社区与Hugging Face开源。

本文深入探讨RAG项目中PDF解析的痛点与解决方案，分析LangChain默认工具的局限性，提出专业级文档处理架构设计与工具选型策略，涵盖表格图像处理、多模态解析与可扩展管道实现，助力提升RAG系统效果。

在钉钉10周年发布会上，壹生检康CEO王强宇宣布其自主研发的豆蔻妇科大模型（doukou.ai）在国家妇产科卫生高级职称笔试考试中以64.94分超越GPT-5的52.59分，并开放网页版试用。这一成绩展现了国产医疗AI在专业化赛道的快速进步和垂直行业大模型的高应用价值，为AI赋能医疗临床提供了新样本。

今天，通义万相的视频生成模型又开源了！本次开源Wan2.2-S2V-14B，是一款音频驱动的视频生成模型，可生成影视级质感的高质量视频。

本文系统解析智能体工作流（Agentic Workflow），结合AI智能体的推理、工具与记忆能力，实现复杂任务的动态执行。内容涵盖核心概念、关键模式及实际应用，帮助读者全面理解其价值与挑战。

本文深入解析向量数据库的原理与实战应用，涵盖其在AI系统中的核心作用、关键技术（如HNSW、PQ、LSH）、相似性搜索、元数据过滤及无服务器架构优势。适合开发者和AI从业者学习提升。

大模型思维成为高薪人才的核心竞争力

本文深入解析Agentic AI协议的四大核心协议——MCP、A2A、ACP与ANP，涵盖技术特性、应用场景及选型指南，助你掌握多代理协作系统构建要点。

本文系统解析AI工程范式从Prompt Engineering到Context Engineering的演进路径，深入探讨RAG、向量数据库、上下文压缩等关键技术，并结合LangGraph与智能体系统架构，助力开发者构建高可靠AI应用。

本文深入解析检索增强智能体技术，探讨其三大集成模式（工具模式、预检索模式与混合模式），结合实战代码讲解RAG组件链构建、上下文压缩、混合检索等关键技术，并提供多步检索工作流与知识库自更新机制设计，助力高效智能体系统开发。

本文系统解析深度学习模型压缩三大核心技术：剪枝、量化与知识蒸馏，详解如何实现模型缩小16倍、推理加速4倍。涵盖技术原理、工程实践与组合策略，助力AI模型高效部署至边缘设备。

本文详解LLaMA4-MoE模型架构与实现全流程，涵盖语料预处理、MoE核心技术、模型搭建、训练优化及推理策略，并提供完整代码与技术文档，助你掌握大模型MoE技术原理与落地实践。

GEO（生成式引擎优化）是针对AI生成式搜索引擎的优化策略，旨在让企业信息在AI回答中优先呈现，实现“无点击曝光”。与传统SEO不同，GEO强调语义理解、权威内容和结构化数据，提升品牌在AI推荐中的可见性与可信度。企业需关注GEO服务商的技术实力、行业匹配度、服务流程完整性等维度，确保优化效果。

本文详解大模型备案中的关键材料——《安全评估报告》的撰写要点，涵盖报告框架、必备内容、注意事项及基础信息，助你高效通过备案。

本文详解AI知识库在企业中的应用，涵盖架构设计、文档处理、工作流优化与性能调优等核心技术，结合实际案例帮助读者避开落地过程中的常见陷阱，适合希望提升AI应用能力的技术人员阅读。

本文详解大语言模型微调四大工具——Unsloth、Axolotl、LlamaFactory、DeepSpeed，覆盖从单卡实验到万亿参数分布式训练场景，助你掌握主流框架选型策略，提升微调效率。建议点赞收藏。

本文深入解析大模型核心技术与实践原理，涵盖MCP、RAG、Agent、微调等关键技术，结合架构演进与实战技巧，助你构建高性能AI系统，建议点赞收藏。

本文解析了大模型“备案”与“登记”的区别，适用于不同场景的申报要求，并结合实际案例讲解登记流程、材料准备及安全评估要点，帮助企业合规申报，避免因未备案/登记而违规。

本文介绍MCP采样机制，突破传统单向调用模式，实现服务器与客户端LLM的双向协作，提升扩展性、降低成本，支持灵活模型选择。通过FastMCP框架，打造高效分布式AI计算架构。

广东省最新公布一批大模型备案名单，新增14款备案模型、6款登记模型，累计达80款备案、23款登记。文章详解大模型备案流程、周期（5-10个月）、要求（主体资质、数据合规、内容安全、模型完成度）、所需材料（备案表、安全评估报告、服务协议、语料标注规则等）及完整备案流程（初审、自测、提交、整改、终审、公示）。为大模型企业备案提供全面指导。

本课程通过“AI调酒师”项目实战，讲解如何使用通义灵码与Qwen3-Coder模型结合阿里云百炼平台，从需求分析、前端界面搭建、后端服务调用到整体部署的全流程开发。内容涵盖Bento UI设计、Tailwind CSS布局、语音识别与大模型内容生成，并结合MCP服务实现设计稿驱动开发，帮助开发者快速构建趣味AI应用，提升产品落地能力。

阿里云发布Qwen3-Coder，具备卓越自主编码能力，支持超长上下文窗口与工具调用，结合Bolt与AnalyticDB Supabase，实现高效开发。

大型语言模型作为智能体在真实环境中持续交互学习面临诸多挑战。 Trinity-RFT 是通义实验室推出的强化微调框架，旨在实现智能体的持续进化。它通过探索、训练与经验池的解耦设计，支持多样化训练模式，提升资源利用率和学习稳定性。同时，Trinity-RFT 提供灵活的数据处理与算法模块化功能，降低应用与研究门槛，助力迈向终身学习与自主进化的智能体时代。

Qwen-Omni是通义千问系列的全新多模态大模型，支持文本、图像、音频和视频的输入，并输出文本和音频。Omni-Realtime服务针对实时交互场景优化，提供低延迟的人机交互体验。

本文介绍了算法备案的背景、法规依据、备案类型及流程，涵盖生成合成、个性化推送等五大算法类型，并详细说明所需材料与备案周期，强调未备案将面临行政处罚甚至刑事追责，助力企业合规运营。

本文深入解析RAG系统中的五大文本分块策略，包括固定尺寸、语义、递归、结构和LLM分块，探讨其工程实现与优化方案，帮助提升知识检索精度与LLM生成效果。

随着AI技术的发展，大模型备案成为行业热点。本文详解备案所需具体条件与注意事项，涵盖模型功能、适用场景、研制情况、安全评估及备案材料等核心内容，帮助企业全面了解备案流程，规避合规风险，顺利推进产品上线。

ReAct模式通过“推理+行动”循环，使大语言模型能自主调用工具、获取实时信息并执行多步骤任务，有效突破LLM固有局限，提升任务准确性和智能化水平。

LangGraph作为Agent 生态中非常热门的框架，今天我将借助 LangGraph，更高效、更优雅的方式构建复杂智能体系统。

本文详解人脸识别技术应用备案相关规定，包括备案变更情形、操作流程及注销方法，帮助个人信息处理者合规操作。

今天，机器翻译模型Qwen-MT正式上线，支持92种语言互译，具备高度可控性与低延迟、低成本特点，适用于多种场景。开发者可通过Qwen API体验其强大翻译能力。

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本文探讨了人工智能驱动下测试左移理念在软件工程中的重要性，分析测试工程师在需求评估、AI代码生成及遗留系统优化中的关键作用，揭示AI带来的挑战与机遇，并指出测试工程师需提升技能、关注合规与可维护性，以在AI时代保障软件质量。

Qwen3-8B 是通义实验室推出的 80 亿参数大模型，支持最长 32,768 token 上下文，适用于长文本处理场景。通过 FP8 量化、CUDA Kernel 优化及 RoPE 位置编码技术，提升推理效率与稳定性。模型在 16K 输入下 TTFT 约 150-200ms，32K 输入下约 250-300ms，适用于文档摘要与长对话交互。