利用代码智能生成技术，提升工作效率。

行/函数级代码实时续写 注释生成代码 离线模型单行补全 跨文件感知能力 多结果推荐 企业代码库的生成增强

项目是关于一个博物馆知识图谱，上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块，如NLU、指代消解、实体对齐等任务，完全由LLM实现，本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的，遂开展了项目研发工作

【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)

演示了两种方式执行Ajax请求：传统的jQuery方法，包括设置URL、类型、数据类型、数据及回调函数；以及现代的fetch API，使用async/await处理POST请求，检查响应状态并转换为JSON。

当世界加速离你远去会不会这个标题显的太悲观，也可能是耳机里正在放着To Be Frank的原因。对于阳历跨年我是没有太多的感觉，而且跨年夜忙着约会，所以2023年的跨年文章今天才出来。一年的时间一晃就过了。2022年12月9日时候彻底结束了风控，人们终于可以理直气壮的摘掉口罩。怀揣着期待对于2023。但实际情况却截然不同，无论是美联储的加息，还是笑话般A股，或者AI大模型的到来，对于普通人来说，2023年有点不太友好。作为一个被股市绿了的人，经济就不敢瞎说了，本文仅聊聊技术技术相关的，上车！

阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，不断推出各种创新的产品来满足用户的需求。近期，阿里云推出的向量检索服务引起了广泛关注。我作为一个长期关注云计算和人工智能领域的用户，也决定亲自体验一下这款产品，并在此分享我的评测感受。

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

通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者编码。 通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手，基于海量优秀开源代码数据集和编程教科书训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，自动生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等，此外还具备代码解释、智能研发问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 使用场景调优，为开发者带来高效、流畅的编码体验。

我将分别从知识常识、中文游戏、NLP专业领域、代码相关、写作创作、人类价值观六大领域测评不同模型的效果，以及一些看法。

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

从“通义”系列大模型产品的发展路径到其在企业和行业的应用进展，全面呈现阿里云的产品思路以及技术与业务结合的探索。

架构师之路：接口幂等性设计的艺术

2023年5月25日，蓝凌软件在2023数智化工作平台体验大会-杭州站上，正式宣布蓝凌MK数智化工作平台接入阿里云“通义千问”，将联合打造基于国产大模型的智能办公。

通义听悟评测活动获奖名单出炉啦！

通义听悟的体验

通义千问预体验，如何让 AI 模型应用“奔跑”在函数计算上？

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-

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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。

Aipy多协议弱口令爆破调度系统针对传统单协议工具碎片化、管理低效等问题，集成HTTP、SSH、MySQL等协议支持，提供图形化统一操作界面。其核心特性包括：动态资源分配的任务调度、实时可视化进度监控、智能账户锁定识别及HTML结果导出。通过上传自定义字典、配置并发数等功能，实现高效爆破，解决了多协议切换中断、人工追踪进度等痛点，为渗透测试提供自动化解决方案。

通义灵码是阿里云推出的智能编程平台，基于Qwen3大模型与MCP服务生态，重新定义现代软件开发范式。本文测评聚焦其四大核心功能：编程智能体（自主决策开发）、MCP工具生态（加速开发流程）、记忆感知（个性化体验）及深度开发能力（智能推荐与解释）。实测数据显示，相比传统开发，效率显著提升，如API开发提速300%。展望应用场景包括低代码开发、DevOps自动化及教育领域等。总结建议增强多语言支持、优化复杂逻辑并建立开发者社区知识库。

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。

NImplant.exe 是一款后渗透测试工具，可实现远程管理与持久化控制。其优点包括无文件技术、加密通信和插件扩展，但也存在被检测风险及配置复杂等问题。为深入分析其行为，我们基于 aipy 开发了 Windows 沙箱工具，针对桌面上的 NImplant.exe 进行多维度分析，涵盖进程行为、网络连接（如 TCP 请求、目标 IP/域名）、文件控制等，并生成传输层监控报告与沙箱截图。结果显示，aipy 工具响应迅速，报告清晰易读，满足分析需求。

前端使用正则表达式检查是否为十六进制字符串

这段内容反映了用户在过去半个多月与Qwen3大模型在线服务互动后，发现的功能不足及对未来功能的建议。用户已将所有意见汇总至一个会话，并通过www.tongyi.com页面分享对话链接。希望Qwen开发团队重视这些建议，同时也会发布到阿里云开发者社区讨论。待官方回复后，用户将根据回复决定是否分享给其他云服务厂商和开源社区。