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。

本文介绍了在特定环境下安装和使用 vLLM 的步骤。环境配置包括 CUDA 12.2、40GB 显存，使用 conda 进行 Python 包管理，并基于 Qwen3-8B 模型。首先通过创建 conda 环境并安装 vLLM 实现部署，接着启动 API 服务以支持对话功能。文中提供了 curl 和 Python 两种调用方式示例，方便用户测试与集成。

介绍什么是通义听悟以及通义听悟的功能体验

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。

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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。

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。

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。

`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

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。

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。

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。

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在使用qwen-plus API进行长文本翻译时，遇到了DataInspectionFailed错误，提示输入数据可能包含不当内容。尽管确认文本无敏感内容，但误判依然发生。通过将每个分段的字符数从1000降低到700，问题得以解决。建议在处理长文本时，减少每次请求的字符数以避免误判。

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。

本文深入探讨了Qwen2.5 - 32B模型在VLLM框架上的部署过程，从模型下载、启动命令、资源占用分析到GPU资源分配及CUDA图应用，详述了大模型运行的挑战与优化策略，强调了硬件资源规划与技术调优的重要性。

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）。

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全球开源模型冠军Qwen3与端到端全模态模型Qwen2.5-Omni现已成功在手机上跑通！借助MNN支持，适配Android、iOS及桌面端，实现低延迟、本地化、高安全的AI体验。用户可通过自定义Sampler设置、System Prompt和Max New Tokens调节模型输出风格与长度。

人工智能在多个领域广泛应用，包括：医疗领域的疾病诊断、药物研发和医疗机器人；交通领域的自动驾驶和智能交通管理；金融领域的风险评估、金融诈骗检测和投资决策；教育领域的个性化学习和智能辅导；工业领域的质量检测和生产流程优化；家居领域的智能家居系统，如智能音箱和智能灯具等，极大提升了各行业的效率与服务质量。

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。

在AI浪潮下，大模型技术迅猛发展，为各行业带来变革。为确保算法安全有序发展，需进行相关备案登记。具体包括：大模型备案（面向公众提供生成式服务）、大模型登记（借助第三方大模型）、算法备案（5类算法）及双新评估（舆论属性服务）。未及时备案将面临法律处罚，备案流程涉及属地初审、中央终审等环节，周期约3-4个月。境外模型和特定行业有额外限制，备案后仍需常态化安全管理。

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。

本文深度解析2025阿里天池大模型攻防竞赛全国第五名的技术实战经验，涵盖从攻击绕过到终极防御的完整策略演进，揭示AI安全攻防背后的技术逻辑与认知边界。

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。

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。

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。

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）

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。

本文详细解析了基于通义大模型的智能客服系统构建全流程，涵盖数据准备、模型微调、性能优化及API部署等关键环节。通过实战案例与代码演示，展示了如何针对客服场景优化训练数据、高效微调大模型、解决部署中的延迟与并发问题，以及构建完整的API服务与监控体系。文章还探讨了性能优化进阶技术，如模型量化压缩和缓存策略，并提供了安全与合规实践建议。最终总结显示，微调后模型意图识别准确率提升14.3%，QPS从12.3提升至86.7，延迟降低74%。

魔搭自动发布小红书MCP，是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器，可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。

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

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。

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！

大模型Agent是基于大型预训练模型构建的智能体，具有强大的语言理解和生成能力，能完成多任务处理。其记忆功能包括短期记忆和长期记忆，支持上下文保持、知识积累、计划决策及内容创作，广泛应用于自然语言处理、问答系统、信息检索、辅助决策、教育、创意应用和客服等领域。

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。

本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型（Qwen-72B-Chat）的性能基准测试，包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机，配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法，并展示了API测试结果和性能分析。

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。

角色扮演大模型通过模拟特定角色的行为、语言风格和情感表达，实现高度拟人化和定制化的互动体验。与传统通用模型相比，角色扮演模型在语言风格、性格特征和情绪反应上更加细腻，提供更真实的交互体验。本文介绍了如何通过system prompt、few-shot学习和微调等技术实现大模型的拟人化，包括使用阿里云百炼平台进行角色扮演测试，以及如何通过合成数据和Lora微调提高模型的表演效果。最终，展示了如何通过优化数据质量和训练策略，显著提升角色扮演模型的表现。

《SwanLab机器学习实战教程》推出了一项基于Qwen2-VL大语言模型的LaTeX OCR任务，通过指令微调实现多模态LLM的应用。本教程详述了环境配置、数据集准备、模型加载、SwanLab集成及微调训练等步骤，旨在帮助开发者轻松上手视觉大模型的微调实践。