根据Github Trendings统计，2024年8月共有17个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python项目6个，非开发语言项目与TypeScript项目各4个，JavaScript项目3个，Java、Go及Vue项目各1个。其中，免费编程学习平台freeCodeCamp.org以381,011个Star数领先，提供全栈网页开发和机器学习课程。其他项目涵盖编程书籍、API集合、低代码开发平台等多种资源。

随着人工智能技术的不断发展，语音生成和理解模型在各个领域得到了广泛应用。本文将评测两个由FunAudioLLM团队开发的多语言语音模型——[CosyVoice](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice)和[SenseVoice](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice)，并结合阿里云开发者社区的相关资源，探讨其在实际应用中的表现。

随着人工智能技术的飞速发展，语音识别和语音合成技术在各个领域得到了广泛应用。阿里云推出的“通义语音大模型FunAudioLLM”作为最新的语音处理技术，备受业界关注。本次评测将深入探讨通义语音大模型的功能、性能及其在实际应用中的表现。

**摘要：** 通义万相是阿里云的AI绘画模型，提供清晰的部署指南和易用的API，适合新手。资源部署耗时约10分钟，API响应快，支持多种风格图片生成，适用于广告、媒体等领域。产品性价比高，功能包括文本到图像转换等，但仍有改进空间，如增加服装纹理选项、互动功能和更多API接口。建议完善功能、加强推广和降低成本以吸引更多用户。[链接](https://developer.aliyun.com/topic/tongyi-wanxiang?spm=a2c6h.27063436.J_6978680750.5.3a774f461hv8qD)

怎么说呢 赶紧加油吧 距离gpt3.5 差好远。

魔搭中文开源模型社区：模型即服务-达摩院通义视觉生成大模型

本文深入浅出讲解PPO算法——大模型“价值观对齐”的核心引擎。以教育孩子为喻，解析其“剪切更新”“优势估计”“KL约束”等机制，涵盖原理、实战（数据准备→奖励建模→五步微调）、避坑指南及DPO等前沿方向，助你让AI既聪明又懂你。（239字）

这是人类第一次把“科学”从脑子里，搬进工厂里。

迈瑞医疗三季度或迎转机，企业增长难题凸显。数字化签约产品AIGEO依托至信链存证，15秒极速签署，多端适配、司法认可，助力企业提效降本。智能技术正重塑医疗、金融、制造等领域，AI赋能成关键。政策推动下，技术创新驱动业务新增长。

蒋星熠Jaxonic，机器学习实践者，痴迷于SVM的数学之美与工程应用。擅长通过核技巧解决非线性问题，在文本分类、图像识别等领域积累丰富经验。倡导理论与实践结合，致力于构建高效、可解释的AI模型。

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。

Manus（官网：[https://manus.im/](https://manus.im/)）是一个通用AI智能体，能够理解用户需求并主动完成任务，如筛选简历、研究房产和分析股票等复杂工作。其独特之处在于“知行合一”，不仅能思考还能交付成果。目前处于内测阶段，邀请码稀缺，申请需详细说明使用目的和技术背景。通过官方审核后，用户可登录体验这一创新工具。

通义大模型合作计划升级发布

算法备案文档撰写中，许多开发者遇到越改问题越多的困境。主要原因包括：缺乏明确指导标准、对算法理解不深、部门间沟通协作不足、审核反馈机制缺失及撰写人员专业性不足。为解决这些问题，建议深入学习备案要求、加强算法研究、建立有效沟通机制、严格审核反馈，并寻求专业人士帮助。通过这些方法，可以提高文档质量，确保顺利通过审核。

本文展示了使用CAMEL多智能体系统的Workforce模块创建一个黑客松评审团，通过多个性格各异的智能体协作，对项目进行评审。系统设置了具备不同人格和评审标准的智能体，如注重技术细节的工程师和追求创新的创业者。 评审团对一个基于CAMEL-AI的个性化学习助手项目进行了评价，该项目致力于解决教育个性化不足的问题。智能体们一致认为项目技术扎实、创新性强，但部分功能尚待完善。 文章展示了Workforce模块在复杂任务处理中的高效性，并鼓励将该示例扩展到更多需要多样化视角的应用场景。

在数字化浪潮中，AI编码助手成为开发者不可或缺的工具。它通过代码生成与补全、优化与规范、错误检测与调试等功能，大幅提升编程效率和代码质量。从需求分析到部署，AI助手全程助力，确保项目顺利进行。尽管不能替代开发者创造力，但它无疑是编程道路上的得力伙伴，推动软件开发不断创新。

通义灵码在Mongo多副本集群优化项目中使用分享

本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理（Tokenization与预测下一个Token），并解释了为什么会导致这些问题，接着我们利用CoT（思维链）方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因，最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。

“NoSuchProviderException”是Java中的一种异常，通常在尝试使用未安装或未正确注册的安全提供者时抛出。解决方法包括确保所需的安全提供者已正确安装和配置，或在代码中显式添加提供者。

在数字化时代，水利行业的智能化管理尤为重要。本文介绍了基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的水利知识问答系统的开发过程。该系统结合了前沿AI技术和水利专业知识，通过构建全面的水利知识库，优化用户体验，确保系统的灵活性和可扩展性。项目展示了AI技术在垂直领域的巨大潜力，为水利行业的智能化发展贡献力量。

随着数字化转型的推进，企业愈发重视客户互动数据的价值。阿里云推出了一套基于AI大模型的客户对话分析解决方案，通过自动化手段分析大量客户对话数据，提取有价值信息，优化服务流程，提升客户体验。本文将结合技术文档和实际体验，全面评测这一解决方案。

9月20日杭州云栖大会上， NVIDIA DRIVE Orin系统级芯片实现了与阿里云通义千问多模态大模型Qwen2-VL的深度适配。阿里云、斑马智行联合NVIDIA英伟达推出舱驾融合大模型解决方案，基于通义大模型开发“能听会看”的智能座舱助理，让车内人员通过语音交流就能操作座舱内的各类应用，享受极致丰富的交互体验。

根据 Github Trendings 的统计，2024年7月15日当周共有15个项目上榜。以下是按开发语言分类的项目数量汇总：Python项目5个，非开发语言项目4个，JavaScript项目3个，TypeScript项目2个，Go、Solidity和Java项目各1个，Rust项目1个。此外，介绍了多个值得关注的项目，包括免费编程学习平台 freeCodeCamp.org、免费编程书籍和学习资源清单、免费 API 集合等，涵盖了不同编程语言和技术领域。

根据Github Trendings统计，2024年7月有15个热门项目。按开发语言分类，项目数量如下：Python项目6个，JavaScript项目3个，C++项目2个，PHP、Blade、非开发语言、C#、Lua、Go、MDX、Jupyter Notebook项目各1个。这些项目涵盖技术重建指南、生成式AI教程、模块化GUI、云平台、数据库系统、视频生成模型、AI框架、Shell提示渲染器、Neovim配置、PDF转Markdown工具及语音识别等多种领域和技术。

根据Github Trendings统计，2024年6月共有20个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python和TypeScript项目各有8项，Jupyter Notebook 3项，HTML、Java、Rust、Vue 和 Batchfile 各1项，C和Svelte也分别有1项。这些项目涵盖多种领域，从AI驱动的应用到游戏开发，反映了开源社区的多样性和创新力。

【8月更文挑战第10天】

本文探讨了开源与闭源软件在大模型技术发展中的角色，深入比较了两者在质量、安全、产业化、适应性和可靠性等方面的优缺点。开源软件得益于全球开发者社区，通常在创新和适应性上表现出色，但安全性和质量可能因分散的开发而有所波动。闭源软件则在代码质量和安全性上有一定优势，但可能限制了产业的协作与创新。 在商业模式方面，开源通常依赖服务和支持盈利，闭源则通过软件授权和订阅服务获利。开源模式的市场竞争更激烈，闭源模式则更注重市场份额和控制。企业需要根据自身情况选择合适的战略，有些可能会采用

综上所述，Tomcat作为JavaWeb应用的Servlet容器，在接收请求、解析请求、查找Servlet、创建请求和响应对象、请求分发、生成响应、连接管理等方面起着关键作用。其底层机制通过Socket通信、Servlet生命周期管理、线程池、Session管理等技术实现了整个JavaWeb应用的运行。

全球客服领域的发展设想结合点： 1.智能客服语音助手： 2.多语言无缝服务体验： 3.语音分析与情感智能

通过对GPT-4V和文档识别领域的深入分析和思考，为OCR文档识别领域的研究开辟了新的方向。需求不断增长的背景下，提高识别精度和处理效率成为了迫切需要满足的新应用标准。在这一背景下，出现了： 素级OCR统一模型、OCR大一统模型、文档识别分析+LLM（LanguageModel）等应用的新方向。下面来详细看一下。

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智能问答钉钉机器人。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。

在本篇文章中，将分享如何使用 LangChain（一个用于构建 AI 驱动应用程序的框架）通过 GPT 和 Node.js 提取和生成结构化 JSON 数据

使用modelScope部署通义千问模型

本文介绍了如何利用阿里云云函数计算（FC）快速构建一个强大的通义千问AI助手。通过阅读本文，您将能够利用阿里云云函数计算（FC）快速体验义千问AI助手。

函数计算 X 通义千问部署预体验，5 大场景让你速成 AIGC 创作家，来这里尽情发挥想象吧！

达摩院智能对话技术升级-更人类，更温暖-通义对话大模型SPACE加持下的新一代对话智能-