在 AI 开发中，CUDA 显存不足常导致训练失败与资源浪费。Cloud Studio 推荐一款开源工具——AI 显存计算器，可精准预估模型训练与推理所需的显存，支持主流模型结构与优化器，助力开发者高效利用 GPU 资源。项目地址：github.com/st-lzh/vram-wuhrai

B站接入通义千问Qwen3等模型打造智能体InsightAgent，提升商业平台“花火”和“必达”的效率。花火实现商单成交效率提升5倍以上，必达数据洞察效率提升3倍以上，推动分钟级投放决策。

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。

本指南介绍如何在鸿蒙 Next 系统中对接 AI API，实现文字对话功能。首先通过 DevEco Studio 创建项目并配置网络权限，选择合适的 AI 服务（如华为云或百度文心一言）。接着，使用 Node.js 转发请求，完成客户端与服务器端代码编写。最后进行功能测试与优化，确保多轮对话顺畅、性能稳定。此过程需严格遵循开发规范，充分利用系统资源，为用户提供智能化交互体验。

AI 解决方案的安全控制设计与实施涵盖数据安全、模型安全、系统安全及合规治理四大领域。通过数据加密、访问控制、差分隐私等手段保障数据安全；采用对抗训练、联邦学习确保模型安全；利用容器化部署、可信执行环境维护系统安全；并遵循 GDPR 等法规，进行红队测试和应急响应，确保 AI 全生命周期的安全性与合规性。

雷鸟创新X阿里云：AR眼镜接入通义大模型！

中国AI初创公司DeepSeek发布了大语言模型R1，该模型在推理任务上媲美OpenAI的ChatGPT，且训练成本仅600万美元。DeepSeek由杭州对冲基金High-Flyer支持，总部位于杭州和北京。R1基于V3-Base，使用监督微调和强化学习训练，针对硬件限制进行了优化。模型在多语言处理、推理风格等方面表现出色，但存在一些局限性，如法语表现欠佳、偶尔切换语言等。DeepSeek的创新技术包括FP8量化、多头潜在注意力和蒸馏方法，引发了广泛关注和讨论。开源社区正积极尝试复现其结果，但面临训练数据和代码未公开的挑战。DeepSeek的低成本高效训练策略为AI领域带来了新的思考方向。

本文介绍了百度SEO的基本原则和方法，涵盖关键词优化、内容优化、网站结构优化、链接建设和用户体验优化五个方面。通过科学的方法和艺术的技巧，帮助网站提升在百度搜索引擎中的排名，吸引更多流量。

Qwen2.5是一款强大的生成式预训练语言模型，擅长自然语言理解和生成，支持长文本解析、数据预测、代码生成等复杂任务。Qwen-Long作为其变体，专为长上下文场景优化，适用于大型文档处理、知识图谱构建等。Qwen2.5在ESG报告解析、多Agent协作、数学模型生成等方面表现出色，提供灵活且高效的解决方案。

本文探讨了大模型基于人类反馈训练的原理及其潜在风险，特别是大模型在迎合用户需求时可能带来的“蜜糖陷阱”。通过实际案例分析，强调了理性使用大模型的重要性，提出了保持批判性思维、明确人机协作边界、提升人类判断力和创新能力等建议，旨在让大模型真正为人类服务，而不是限制人类思维。

随着前端技术的发展，微前端架构成为应对复杂大型应用的流行方案，允许多个团队使用不同技术栈并将其模块化集成。然而，这种设计在高交互性需求的应用中存在局限，如音视频处理、AI集成等。本文探讨了传统微前端架构的不足，并提出了一种新的分层式微前端架构，通过展示层与业务层的分离及基于功能的横向拆分，以更好地适应现代前端需求。

本文探讨了在多任务处理场景下，自然语言指令解析的困境及解决方案。通过增加一个LLM解析层，将复杂的指令拆解为多个明确的步骤，明确操作类型与对象识别，处理任务依赖关系，并将自然语言转化为具体的工具命令，从而提高指令解析的准确性和执行效率。

本文分享了一名高级软件工程师如何利用 AI 工具（如 VSCode 插件 Codeium、通义灵码，及网页端的通义千问和 GPT-4）提升工作效率的经验。从代码生成、单元测试、脚本生成到文本润色，再到新框架学习，AI 工具在多个方面显著提高了开发效率和代码质量。文章还提供了具体示例和注意事项，帮助读者更好地应用这些工具。

要解决Java中的“未封闭的 String 表示”问题，需检查并修正字符串字面量，确保每个字符串被正确地用双引号括起来。若字符串跨越多行，可使用字符串连接操作符（+）或引入文本块（JDK 13 及以上版本）。这能帮助避免语法错误，并使代码更整洁易读。

人工智能（AI）属计算机科学，聚焦于模拟人类智慧的技术与系统的研发。本文概览常见AI算法原理：机器学习含监督（如决策树、支持向量机）、无监督（如聚类、主成分分析）及强化学习算法；深度学习涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络；自然语言处理涵盖词袋模型、循环神经网络语言模型及命名实体识别等。这些算法支撑着AI技术的广泛应用与发展。

随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别和自然语言处理领域不断涌现出新的模型和应用。阿里云推出的通义语音大模型，正是在这一背景下应运而生。本文将对通义语音大模型进行详细评测，探讨其技术架构、应用场景、性能表现以及未来发展前景。

使用Python爬取1688商品详情，涉及requests库抓取页面、BeautifulSoup解析HTML，安装必要库如requests、beautifulsoup4、pandas和lxml。通过get_page发送请求，BeautifulSoup解析提取如标题、价格等信息。数据处理后可使用pandas保存至CSV。注意遵守法律法规和网站政策，避免频繁请求。[代码片段及更多详情见链接

首批！通义千问通过国家大模型标准评测

Hugging Face作为主流的模型库，提供了大量预训练模型，但这些模型的大尺寸使得直接下载可能会遇到困难。Git LFS（Large File Storage）作为Git的一个扩展，为我们提供了一个解决方案

本文描述在阿里云上从0开始构建个人/企业专属，具备私域知识库+LLM智能问答能力的网页版聊天机器人。网页采用streamlit实现，知识库技术方案使用了Lindorm AI数据服务平台知识库能力，LLM使用了开源ChatGLM2-6B。 Streamlit使用起来非常简便，可以让开发者快速（短则几十分钟即可）搭建一个具备公网访问能力的网页。尤其在人工智能开发上，可使用Streamlit快速搭建应用环境，让开发人员将更多精力集中在人工智能本身，本文从0开始详细讲解整个应用的构建过程，代码实现了一个简洁的具备公网访问能力的网页版聊天机器人。

2024届通义校园招聘正式启动

如何向大模型注入知识？达摩院通义对话模型SPACE系列探索

将AI视为“第二大脑”，而非工具，让我从追求实现转向思考价值。它不加速代码，却减少弯路；不替代决策，却激发反思。真正改变的，是我先想什么，而非怎么做。

技术选型往往受限于主观偏见和认知盲区。本文提供了一套“技术选型分析”AI指令，将大模型化身为客观的架构审计员，通过多维度评分和风险评估，帮助开发者从“经验驱动”转向“证据驱动”，做出经得起时间考验的技术决策。

国内AI常引用营销号，而GPT多引官网与权威报告，根源在于信源标准的代差。本文揭示中文互联网“脏数据”环境如何导致AI沦为信息扩音器，并提出建立“AI-Rank”价值体系，以信源加权、逻辑检测与交叉验证重构答案可信度，呼吁AI厂商肩负文明责任，打造真理裁判长。

在信息化时代，纸质文档泄密风险突出。本文分析现有防护短板，介绍打印溯源水印技术如何通过隐形标识实现精准追踪，有效应对复印、拍照等场景下的信息泄露，为政企纸质文件安全提供创新解决方案。

作为开发者，旅行规划如同“需求地狱”：信息碎片、需求多变、缺乏测试。本文提出一套“企业级”AI提示词库，将模糊需求转化为结构化“API请求”，实现标准化输入输出，让AI成为你的专属旅行架构师，30分钟生成专业定制方案，提升决策质量，降低90%时间成本。

大模型思维成为高薪人才的核心竞争力

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。

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。

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。

Arthas dashboard（当前系统的实时数据面板）

Arthas ognl（执行ognl表达式）

Arthas jad（字节码文件反编译成源代码 ）