Qwen3（千问3）于北京时间4月29日凌晨发布，是Qwen系列大型语言模型的最新成员，具备全系列、开源最强、混合推理等特性。它包括两款MoE模型（Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B）及六个Dense模型，支持119种语言。Qwen3在代码、数学和通用能力测试中超越行业顶尖模型，如DeepSeek-R1和Grok-3。其旗舰版Qwen3-235B-A22B仅需4张H20即可本地部署，成本为DeepSeek-R1的35%。此外，Qwen3原生支持思考模式与非思考模式切换，降低复杂任务门槛，并支持MCP协议优化Agent架构。

Claude Code是Anthropic推出的编程AI代理工具。2026年国内开发者可通过配置`ANTHROPIC_BASE_URL`实现本地化接入：①极速平替——用Qwen Code v0.5.0或GLM-4.7，毫秒响应，适合日常编码；②满血原版——经灵芽API中转调用Claude Opus 4.5，胜任复杂架构与深度推理。

Claude Code是Anthropic推出的终端原生AI编程助手，支持40+语言、200k超长上下文，无需切换IDE即可实现代码生成、调试、项目导航与自动化任务。本文详解其安装配置、四大核心功能及进阶技巧，助你全面提升开发效率，搭配GitHub Copilot使用更佳。

千问APP公测上线！基于全新Qwen3模型，打造全能AI助手，覆盖办公、地图、健康、购物等多场景，免费畅享智能聊天与办事体验。即刻下载，让AI成为你的日常伙伴。

本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等，擅长自然语言处理任务，如文本生成、翻译等；Agent则是自主的软件实体，能够在特定环境中感知、决策并执行任务，如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景，并总结了两者的核心差异和未来发展方向。

介绍什么是通义听悟以及通义听悟的功能体验

本文介绍在Apple M4 MacOS环境下搭建Ollama和qwen2.5-coder模型的过程。首先通过官网或Brew安装Ollama，然后下载qwen2.5-coder模型，可通过终端命令`ollama run qwen2.5-coder`启动模型进行测试。最后，在VS Code中安装Continue插件，并配置qwen2.5-coder模型用于代码开发辅助。

2025年11月26日，阿里巴巴宣布其AI大模型千问与夸克AI浏览器完成深度融合，做到了从手机端到PC端的无缝衔接，办公效率大大提升，同时夸克AI浏览器也释放了千问模型的能力。

本文介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式及API接入。首先，通过下载Ollama平台部署DeepSeek-R1模型，提供7种不同参数版本（1.5b至671b），用户可根据硬件选择合适的模型大小。接着，文章详细描述了如何在终端运行命令启动模型，并通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API，实现本地和云端模型的交互。最后，提及了DeepSeek官网和集成工具如POE的使用，帮助用户更好地利用DeepSeek进行开发和应用。

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安装Cursor后，进入设置修改OpenAI基础URL为阿里云的DashScope接口，并添加Qwen2.5-Coder 32B模型。需先访问阿里云百灵控制台申请免费Key。配置完成后，即可使用该模型进行开发和测试。

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。

2026年，AI进入“智能体元年”。本文系统解析智能体四大核心架构与Agentic Workflow设计模式，涵盖开发者、产品经理到业务人员的实战路径，助力把握AI代理红利期，实现从工具应用到架构创新的跃迁。

大家好，我是AI博主maoku老师。你是否觉得大模型“懂王”式回答不够专业？微调正是破局关键！本文带你深入浅出理解微调原理，掌握LoRA、量化、对话模板三大核心技术，并手把手教你用LLaMA Factory零代码实践，四步打造专属Web安全专家模型。从数据准备到部署应用，全程实战，助你将大模型从“通才”炼成“专才”，实现个性化、低成本、高效率的AI赋能。

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。

本地离线部署大模型知识库OLLAMA+Anything（保姆级）

MAI-UI是通义实验室推出的全尺寸GUI智能体基座模型，原生集成用户交互、MCP工具调用与端云协同能力。支持跨App操作、模糊语义理解与主动提问澄清，通过大规模在线强化学习实现复杂任务自动化，在出行、办公等高频场景中表现卓越，已登顶ScreenSpot-Pro、MobileWorld等多项SOTA评测。

阿里云通义千问向全社会开放！

一句话生成拓扑图！next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io，通过自然语言秒出架构图，支持私有部署、免费大模型接口，彻底解放生产力，绘图效率直接爆炸。

CLUE（中文语言理解评估基准）是专为中文大模型设计的综合性评测体系，涵盖文本分类、自然语言推理、命名实体识别、阅读理解等任务，提供准确率、F1值、精确匹配等多维指标，并支持模块化评估与可视化分析，助力客观、全面衡量模型真实能力。（239字）

本教程详解如何在A10四卡内网环境中，通过Docker+ vLLM离线部署Qwen3-32B/Qwen3-VL-30B-Instruct大模型。涵盖环境准备、镜像离线导入、模型下载、容器启动及参数调优，支持FP8/KV缓存/张量并行等高性能配置，助力安全高效私有化推理

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。

Qwen3正式发布并全部开源啦！

阿里云Moltbot（Clawdbot）是一款7×24小时在线AI员工，支持邮件处理、资料整理、文件监控、口语陪练等功能。搭配轻量应用服务器，30分钟即可快速部署，现支持钉钉、QQ、飞书三端接入。

通义百聆开源Fun-Audio-Chat（8B），支持端到端语音交互，具备情感感知与任务执行能力。在多榜单同尺寸模型中排名第一，支持高精度语音理解、情感识别与Function Call，高效低延迟，已全面开放代码与权重，欢迎体验！

AgentScope全新升级，打造生产级智能体生态：推出开箱即用的Alias、EvoTraders等应用，支持多场景落地；强化基建，实现动态技能扩展、白盒化运行与多语言支持；集成语音交互、数据工程等能力，提供从开发到部署的全链路解决方案。

Qwen-Image-Edit基于20B Qwen-Image模型，融合视觉语义与外观控制，支持中英文文字精准编辑、风格迁移、IP创作等多重功能，具备SOTA性能，助力低门槛、高精度图像编辑。

该表格展示了多个设计场景，包括模型选择、复制粘贴提示词与图片、一键生成视频等步骤。每个步骤配有详细描述及示意图，呈现了不同主题和风格的设计构思与实现方式。

本文探讨了Prompt工程中的隐私与安全问题，重点分析了“奶奶漏洞”及更广泛的Prompt攻击现象，特别是Prompt注入的原理与防御手段。Prompt注入通过构造恶意输入突破模型限制，使LLM执行非预期操作。文章介绍了直接注入和间接注入类型，并提供了多种防御方案，如输入过滤、强化系统指令、接入第三方校验库及多模型协作防御。此外，还讨论了Prompt逆向工程及其正负影响，以及恶意MCP服务投毒的实际案例，如GitHub Copilot漏洞。最后提出了动态权限控制和持续安全监测等解决策略。

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。

本教程将带你从零开始，快速了解如何通过 API 使用通义千问大模型，并尝试使用大模型 API 开发一些简单的应用应用到工作中，提升效率。

本文比较了Vue和React两大前端框架，从状态管理、数据流、依赖注入、组件管理等方面进行了详细对比。当前版本和下载量数据显示React更为流行，但Vue在国内用户量增长迅速。Vue 3通过组合式API提供了更灵活的状态管理和组件逻辑复用，适合中小型项目；React则更适合大型项目和复杂交互逻辑。文章还给出了选型建议，强调了多框架学习的重要性，认为技术问题已不再是选型的关键，熟悉各框架的最佳实践更为重要。

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。

本文提出AI Agent“指挥官+调度官”协同治理机制，通过角色分离、统一调度与规则约束，解决多智能体系统中的任务冲突、资源争抢与决策分散问题，提升复杂场景下的可扩展性、稳定性与可解释性。

`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集，支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件，可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等，支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集，提供了详细的配置示例，如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等，以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调

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。

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。

通义千问Qwen3系列是通义实验室2025年推出的最新大模型，包含多种参数版本，其中Qwen3-8B与Qwen3-14B均支持32K token上下文。Qwen3-8B参数量较小，响应更快，适合低延迟交互；Qwen3-14B参数更多，推理更强，适用于复杂任务。两者在TTFT、架构优化、量化技术及部署方案上各有侧重，满足多样应用场景需求。

本文详解大模型中文词元化三大核心算法：BPE（基于频率合并）、WordPiece（基于似然增益合并）和Unigram（自顶向下概率筛选）。通过原理、流程、代码与示例对比，揭示其在中文分词中的适用性与优化要点，强调语料质量、参数配置及中文特性适配的关键作用。（239字）

本文详解大模型部署中GPU显存计算的关键：以Llama 70B为例，拆解模型权重、KV Cache、其他开销三大部分，揭示高并发下显存需求超1TB的真相，并提供量化、并行优化等降本策略，助你精准规划硬件投入，避免资源浪费或服务崩溃。

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。

本文介绍如何使用DIFY搭建数据分析自动化流程，实现从输入需求到查询数据库、LLM分析再到可视化输出的全流程。基于经典的employees数据集和DIFY云端环境，通过LLM-SQL解析、SQL执行、LLM数据分析及ECharts可视化等模块，高效完成数据分析任务。此方案适用于人力资源分析、薪酬管理等数据密集型业务，显著提升效率并降低成本。