该文本是一个关于如何解析和执行JavaScript代码的步骤说明。主要内容包括： 1. 找到JavaScript文件的位置。 2. 下载代码并进行格式化。 3. 运行代码时会出现缺少变量错误，需要添加模拟环境的代码。 4. 指出主要的入口函数是`_0x5a8f25`，将其赋值给`window`。 5. 提供了整个JavaScript代码的长串内容。 6. 提供了一个Python脚本，用于调用这个JavaScript函数并处理返回的数据。 总结：这段文本描述了如何处理和运行一个JavaScript文件，以及使用Python来与这个脚本交互的示例。

Java Stream API是Java 8引入的特性，提供函数式操作处理集合，支持链式操作和并行处理，提升代码可读性和性能。关键点包括：延迟执行的中间操作（如filter, map）和触发计算的终端操作（如collect, forEach）。示例展示了如何从Person列表过滤出年龄大于20的姓名并排序。使用Stream时注意避免中间操作的副作用，终端操作后Stream不能复用，以及并行操作的线程安全性。

本篇文章详细阐述了如何利用LangChain框架构建一款Python工具，该工具能够调用通义千问大模型来查询和获取阿里云资源信息。

自chatgpt3.5发布以来，各种大模型飞速发展，各行各业都有接入大模型的需求，呼叫中心行业非常适合通过接入大模型用AI来回答用户的各种咨询，降低人力资源，使用顶顶通呼叫中心中间件，只需要100行不到的代码，就可以非常简单容易的让电话机器人系统，呼叫中心系统快速接入各种大模型

本届云栖大会，我们发布了千亿级参数规模的大模型通义千问2.0、一站式模型应用开发平台阿里云百炼以及8个行业大模型，同时全面升级了人工智能平台PAI，并对超40款云产品提供了Serverless的能力，推出全球首款容器计算服务ACS。

近年来，大型神经网络模型如GPT-3、BERT和T5已经引领了人工智能领域的发展潮流。这些庞大的模型参数、深层网络结构和大规模训练数据的结合，使它们成为了自然语言处理、计算机视觉和其他领域的重要工具。本文将深入探讨大型神经网络模型的崛起、技术细节和实际应用。

今天早上在床上刷抖音，偶然发现了阿里云云产品可以白嫖的广告（学生党，no money），抱着试一试的心态就搭建了一下，跟着老师的教程好好做就可以的

TG飞机@luotuoemo

阿里云AI新品“通义听悟”，开放公测！

智能体领航员：开启大航海时代——2026 数字化生存与生产力重构全指南

AI重构信息分发，GEO成品牌新基建。2025年AI搜索占全球63%，传统SEO失效，生成式引擎优化（GEO）通过结构化数据、语义适配与权威构建，助力内容在AI答案中优先被引。本文解析GEO六大核心挑战与落地策略。

深度解析项目计划书从"写作思维"到"问答思维"的认知革命，通过完整的AI指令框架和实战案例，帮助开发者掌握深度问答方法，提升项目决策质量和成功概率。文章强调AI不是写作工具，而是思维升级的助推器。

2025年9月，第13批深度合成算法备案公布，共586项，累计达4420项。北京、广东、浙江、上海居前列，民企为主力，覆盖教育、医疗、金融等领域。文本与对话生成占主导，数字人、多模态技术加速落地。AI应用向行业纵深发展，合规标识成常态，监管趋严推动产业规范创新。

本文探讨如何减少AI模型训练中的参数量，提升效率并降低资源消耗。通过轻量化架构、剪枝、知识蒸馏等技术，在保证性能的同时实现模型精简，推动绿色可持续的AI发展。

数据泄露后溯源并非无用，而是阻断扩散、震慑违规、完善防护的关键。屏幕隐形水印可无感嵌入用户信息，实现精准追责，助力构建“事前防控、事中可控、事后可溯”的全周期安全体系。

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。

如何让AI真正“读懂”人心？本文通过分析相亲对话案例，揭示当前多模态大模型在全局上下文理解和深度逻辑推理上的不足，并介绍全新模型HumanOmniV2的创新机制，如强制性上下文总结和多维度奖励机制，显著提升AI对人类复杂意图的理解能力。

本文探讨了单元测试在软件开发中的重要作用，解答了“单元测试是否拖慢开发进度”的疑问。通过介绍单元测试的定义、测试体系的演进历程及测试金字塔模型，阐述了为何高质量的单元测试能够提升开发效率、增强系统稳定性，并帮助团队更快交付可靠软件。

本文探讨了人类偏好建模的可扩展性，揭示其遵循Scaling Law。通过大规模训练（1.5B-72B参数）Qwen 2.5模型，使用1500万对论坛偏好数据，发现测试损失随规模指数增长而线性下降。研究提出WorldPM（Modeling World Preference），作为统一的人类偏好表征方法，在客观与主观评估中展现优势。实验表明，WorldPM可显著提升样本效率和多维度性能，成为高效的人类偏好微调基座。同时，文章反思主观评估复杂性，建议放弃简单预设，让模型自主发现人类偏好的深层规律，推动AI对齐新方向。论文与代码已开源。

随着AI技术迅猛发展，算法与模型成为企业数字化转型的核心。然而，国家密集出台多项法规，如《人工智能生成合成内容标识办法》等，并开展“清朗·整治AI技术滥用”专项行动，标志着AI监管进入严格阶段。算法备案从“可选项”变为“必选项”，未合规可能面临罚款甚至刑事责任。同时，多地提供备案奖励政策，合规既是规避风险的需要，也是把握政策红利和市场信任的机遇。企业需系统规划合规工作，从被动应对转向主动引领，以适应AI时代的挑战与机遇。

本工具为小型木马静态特征查杀工具，专用于检测Windows下的EXE文件是否为可疑木马。核心功能包括：扫描恶意字符串（如keylogger、powershell）、检查熵值异常以判断加密/加壳、揪出可疑API组合（如注册表篡改、网络通信链）以及解析PE头分析编译环境与加壳痕迹。通过提示词实现功能开发，并保存为`aipy_kill_rat.py`文件。测试结果显示，工具成功扫描出426个可疑字符串、超高熵值及恶意API组合，确认目标文件为恶意木马。该工具轻量灵活，适合样本初筛与应急响应，是静态分析的高效利器。

Arthas getstatic（查看类的静态属性 ）

Arthas mbean（查看 Mbean 的信息）

Arthas classloader （查看 classloader 的继承树，urls，类加载信息）

作为一名企业开发人员，我最近测试了 OS Copilot 的 -t、-f 功能及管道功能。-t 功能能正确识别并解释端口号，但界面操作需优化；-f 功能成功完成自定义任务，但在交互连续性上有待改进；管道功能表现最佳，支持简便的自定义任务操作。建议在 -t 功能中增加交互入口，并优化 -f 功能的后续操作体验。

本文介绍了一个多角色AI代理系统，用于自动化代码开发过程。系统包括用户接口、需求分析、代码结构设计、代码生成、代码审查和代码执行等角色，通过协调工作实现从需求到代码生成与测试的全流程自动化。使用了qwen2.5 7b模型，展示了AI在软件开发中的潜力。

通义灵码在物联网项目中的实战应用

在Java中，`hashCode()` 方法用于生成对象的哈希码，是实现数据结构如哈希表的基础。虽然完全保证 `hashCode()` 的唯一性几乎不可能，但通过合理设计，如结合对象的关键属性，可以极大减少哈希冲突，提高程序效率和稳定性。

基于Qwen-2.5开源大模型，本方案旨在处理环境、社会及治理（ESG）相关资料，涵盖数据分析、决策辅助和报告生成等任务。方案详细描述了从数据准备、模型功能设计到部署优化的全过程，并列举了多种应用场景，如企业合规审查、投资评估支持等，旨在为企业、机构和研究者提供全面的ESG资料处理解决方案。

通义千问2.5作为新一代人工智能模型，正在为医疗健康领域的个案管理服务带来革命性变革。本文探讨了该技术在患者管理、MDT多学科协作、整体评估、电子病历管理、随访管理和复诊提醒等方面的应用，展示了其在提升医疗服务质量和管理效率方面的显著成效。

该HTML页面展示了一个可交互的表格，用户可以通过点击表格行来高亮显示所选行。使用了基本的`<table>`结构，并通过CSS设置了表格样式及行悬停效果。JavaScript函数`toggleSelect`实现了行选中的切换功能。

本周Github Trendings共有15个项目上榜，按开发语言汇总，Python项目最多，共8项；TypeScript项目6项；HTML、Lua、Jupyter Notebook、Dart和C++各1项。亮点项目包括增强人类能力的开源框架Fabric，自托管游戏流主机Sunshine，以及多种AI驱动的工具和平台，如Khoj、Ente和Dataherald等。这些项目不仅在技术创新上有所突破，还在社区中获得了广泛的关注和支持。

本周Github Trendings共有14个项目上榜，按开发语言汇总如下：Python项目7个，TypeScript项目5个，C项目2个，JavaScript项目2个，Go和Batchfile项目各1个。其中亮点包括开发者职业成长指南、Windows激活工具、ComfyUI图形界面、AFFiNE知识库、易采集可视化爬虫等项目，涵盖多种实用工具和开源平台。

本文探讨了如何避免高成本的模型微调，通过任务拆解和提示词调优实现业务目标。文中提到，当大语言模型不能直接满足需求时，微调涉及大量工作，包括数据准备、模型训练及GPU资源。为降低成本，作者提出了两步方法：1) 任务拆解，将复杂任务分解为简单子任务，利用模型优势处理部分；2) 提示词调优，优化输入以引导模型更高效地响应。虽然这可能不适用于所有情况，但能有效减少对模型微调的依赖。

【6月更文挑战第5天】Nature发表的论文显示，GPT-4在心智理论任务中表现出色，特别是在识别讽刺上超越了人类。然而，在理解失礼行为和相关社会意识方面，GPT-4逊于人类，而LLaMA2-Chat在此类情境中表现更佳。尽管如此，GPT-4在失礼行为可能性测试中展现出高超的理解力。该研究强调了AI在模拟人类心理状态方面的进步与局限性。[链接](https://www.nature.com/articles/s41562-024-01882-z)

近期开源社区陆续出现了千亿参数规模以上的大模型，这些模型都在各项评测中取得杰出的成绩。今天，通义千问团队开源1100亿参数的Qwen1.5系列首个千亿参数模型Qwen1.5-110B，该模型在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。

AI作画算法运用深度学习和生成对抗网络（GAN），通过学习大量艺术作品，模拟艺术家风格。卷积神经网络（CNN）提取图像特征，GAN中的生成器和判别器通过对抗训练生成艺术图像。循环神经网络和注意力机制可提升作品质量。这种技术开创了艺术创作新途径。

AI程序员入职阿里云