专为技术人打造的抖音脚本提示词模板，结构化拆解短视频创作套路，结合DeepSeek、通义千问等AI工具，快速生成可执行脚本框架，助力技术分享、产品演示高效落地，30秒讲清重点，开头抓人、节奏紧凑、完播率提升。

TortoiseSVN使用-合并分支代码

通义千问Qwen3-Max正式发布，参数超1T，训练稳定高效，在代码、推理、多语言等任务中表现卓越。预览版已登顶LMArena榜单前三，支持阿里云百炼API调用与Qwen Chat体验，敬请试用。

本文分享了团队在金融风控系统开发中优化RAG系统的实战经验，涵盖文档处理、召回策略与生成优化三大环节，解决召回不准、数据噪声等问题，助力构建高效精准的RAG系统。

本文探讨AI智能体从概念到落地的核心瓶颈：非模型能力，而在业务理解与结构化水平。指出智能体本质是“决策执行体”，其成败取决于能否将模糊业务目标拆解为可执行、可校验、可容错的逻辑结构，强调目标对齐、任务拆解、知识显性化与人机协同评估体系。

本期教程带你用树莓派5部署Qwen3模型，打造完全离线、自带屏幕与键盘的“AI小终端”。基于C语言实现，不依赖Python或llama.cpp，支持多尺寸Qwen3模型，实现本地化私有推理。跟随步骤，轻松搭建属于你的端侧AI助手。

“通义”取自中国传统文化中“通晓大义”，寓意技术与人文的结合。作为阿里巴巴旗下的超大规模语言模型，通义在知识蒸馏、动态稀疏激活和文化感知模块上实现三大突破，大幅提升效率与适切性。其已在医疗、司法、文化传播等领域落地，如辅助病历处理、法律文书生成及文物解说等。测试显示，通义在中文诗歌创作、商业报告生成等方面表现优异。同时，开放的开发者生态已吸引5万+创新者。未来，通义将探索长期记忆、自我反思及多智能体协作，向AGI迈进，成为智能本质的载体。其对中文语境情感的精准把握，更是中国AI“通情达义”的典范。

AI Agent指挥官是面向多智能体系统的统一调度中枢，通过目标拆解、动态分配、状态管控与闭环约束，解决协作失序、结果不可控等难题，提升自动化系统的稳定性、可解释性与可扩展性，正成为智能体规模化落地的关键基础设施。

该表格展示了多个设计场景，包括模型选择、复制粘贴提示词、一键生图等步骤。每个步骤配有详细描述及示意图，呈现了不同主题如商业海报、IP主视觉、品牌包装、街拍风格等的设计构思与实现方式。

2026年被称为“AI元年”，标志AI从惊艳演示迈向工程化落地：复合系统替代单一大模型，Agent成为可信赖的工作流执行者，端侧小模型与垂直模型崛起。行业焦点转向可靠性、可控性与商业实效——AI正褪去“黑箱”光环，回归确定性交付的工程本质。

本文深入解析向量数据库的原理与实战应用，涵盖其在AI系统中的核心作用、关键技术（如HNSW、PQ、LSH）、相似性搜索、元数据过滤及无服务器架构优势。适合开发者和AI从业者学习提升。

本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具，我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬，并且我们提供了一种批处理文档比对的方案

本文介绍了一个基于Qwen1.5-1.8B大模型的本地部署AI学习助手系统。该系统在CPU环境下运行，通过Gradio提供Web界面，具备智能对话、学习示例生成等功能。文章详细阐述了模型选择、系统架构设计、提示词优化、用户界面实现等关键技术点，重点讨论了参数配置优化策略，包括模型加载、输入处理、生成策略等核心参数。该系统实现了在消费级硬件上部署智能教育助手，保障数据隐私的同时提供多学科问答支持，具有预设问题、上下文记忆等特色功能，适合作为本地化学习辅助工具。

AIGC浪潮下，AI聊天机器人爆发式增长，2025年上半年中国相关企业注册超5万家。随着《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》发布，合规成关键。本文详解上线必备资质：ICP备案、算法与大模型双备案、特殊行业许可及拟人化服务新规，构建“四层合规体系”，助企业规避风险，实现可持续发展。

本文将AI提示词工程应用于基金定投，为技术人打造一套系统化、可执行的理财方案。通过结构化指令，AI可生成个性化定投策略，覆盖目标设定、资产配置、风险控制与动态调整，帮助用户降低决策门槛，规避情绪干扰，实现科学理财。

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。

Refly.AI 是一个 AI 原生工作流平台，采用 Monorepo + 微服务架构，融合 LangChain、Qdrant、NestJS 与 React 技术栈。本指南系统讲解其项目架构、核心流程与模块依赖，帮助开发者从环境搭建到源码贡献，逐步掌握 AI 工作流设计与开发。

本文基于Qwen1.5-1.8B-Chat模型，构建了完整的Token监控与优化系统，深入分析对话中Token消耗模式，涵盖分词原理、多轮累积统计、上下文压缩、Prompt精简及响应长度控制等策略，为中小规模大模型的高效、低成本部署提供可复用方案。

📘2026 AI Agent职业路线图：AI进入“大航海时代”，从LLM迈向自主智能体。涵盖核心技术栈、四大热门赛道（架构师、具身智能、安全专家、行业产品经理）、实战构建与职业发展路径，助你掌握Agent时代核心竞争力，实现职业跃迁。

欢迎来到 n8n 学习之旅！本指南带你深入解析这一强大开源工作流自动化工具的架构设计与技术实现。从项目结构、核心模块到代码质量，结合实战路径与贡献指导，助你由浅入深掌握 n8n，实现从使用者到贡献者的跃迁。

Qwen3-VL开源发布后广受认可，登顶Chatbot Arena视觉榜与OpenRouter图像处理市场份额第一。支持文档解析、OCR、视频理解、3D定位等多模态任务，现推出详细Cookbook助力开发者高效应用。

律杏法务云是基于阿里云通义千问大模型构建的新一代法律人工智能平台，通过深度融合OCR、NLP、知识图谱技术与千亿参数级语言模型，在企业法务管理领域实现了从信息抽取、文书生成到风险预警的全流程智能化。本文将深入剖析其技术架构与五大核心模块，揭示大模型如何重塑现代法务工作范式。

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。

本文介绍大模型+Schema结构化信息抽取技术，涵盖核心原理（Schema引导、大模型语义理解、格式校验）、三大范式（Zero-shot/少样本/思维链）及完整执行流程，并提供多类型抽取示例（单字段、嵌套、数组、关系等），支持CPU环境本地部署与后处理校验。

本文提出基于Coze理念的AI Agent指挥官体系，通过“指挥—调度—执行”三层分治架构，解决多智能体协同中的目标分散、任务失序与系统失控难题，提升复杂AI系统的稳定性、可解释性与可扩展性，为组织级智能基础设施建设提供结构化支撑。

Qwen Code v0.3.0 正式发布！全面支持 Stream JSON、多语言界面切换，提升安全稳定与生态适配，助力开发者高效构建 AI 工具。欢迎体验并参与共建！

本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型，基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试，支持BF16精度及MoE模型优化，适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。

maven配置阿里云镜像源

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）。

AutoGen 是微软开源的 AI Agent 框架，支持多智能体协作与分布式部署。本指南从架构解析、技能清单到学习路径，带你由浅入深掌握其核心原理与实战应用，助力构建可扩展的智能系统。

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。

本文介绍轻量化MapReduce在本地大模型文本处理中的实践：以Qwen1.5驱动的超长文本总结和BERT驱动的新闻分类为双案例，通过“分治-并行-聚合”范式，解决单进程内存溢出、算力不足等问题，在CPU环境下高效完成大规模中文文本处理。

本文对比分析传统Hadoop MapReduce与大模型MapReduce：前者面向结构化数据批处理，依赖CPU/磁盘IO，按数据分片、Shuffle混洗后输出统计结果；后者适配语义任务，基于本地大模型GPU/CPU推理，按语义完整性拆分超长文本，并行处理后语义聚合生成文本结果。

“律杏法务云+通义千问”实现合同审查智能化跃迁，融合法律知识图谱与大模型技术，构建生成、审查、交互、进化闭环。支持智能清单生成、风险识别、条款补漏与AI对话，审查效率提升10倍，漏检率低于0.3%，推动法律科技进入AI新范式。

本文详解算法备案、大模型备案与大模型登记的区别及适用场景，涵盖舆论属性、社会动员能力、生成式AI服务等核心概念，解析三类备案的流程、周期、材料要求及政策依据，助力企业合规开展AI服务。

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。

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。

单元测试难写且枯燥？本文分享一套经过验证的AI生成指令，将DeepSeek/通义千问化身为10年经验的测试专家。支持自动Mock、全场景覆盖和参数化测试，让代码质量保障从"体力活"变成高效的"指挥活"。

AgentScope 1.0 是通义实验室推出的开源多智能体开发框架，旨在打造稳定、安全、开箱即用的智能体生产级解决方案。通过“核心框架+运行时+可视化工具”三层架构，支持智能体的构建、部署、监控全生命周期管理，具备实时干预、高效工具调用与智能上下文管理能力，助力开发者实现从“能跑”到“可控、可落地”的跨越。

本文详解大语言模型微调四大工具——Unsloth、Axolotl、LlamaFactory、DeepSpeed，覆盖从单卡实验到万亿参数分布式训练场景，助你掌握主流框架选型策略，提升微调效率。建议点赞收藏。

本教程指导在Ubuntu上部署EMQX 5.9.0并集成Spring Boot实现MQTT双向通信，涵盖服务器搭建、客户端配置及生产实践，助您快速构建企业级物联网消息系统。

本文介绍了如何注册并使用通义大模型，该平台提供了通义千问、通义万相和通义听悟三大功能。通义千问包含对话和百宝箱两个子功能。在对话中，用户需按照特定格式提问，如设定角色、背景等，但实际体验中，回复可能不够理想。百宝箱提供不同场景的应用，如健身教练和办公助理。通过示例展示了健身计划的生成，但与专业教练相比仍有差距。对于职场问题，通义千问的回答显得较为通用，难以满足个性化需求。

大家好，我是AI伙伴狸猫算君。本文带你深入浅出了解RAG（检索增强生成）——让大模型“懂”企业私有知识的利器。通过“先检索、再生成”的机制，RAG使AI能基于公司文档精准作答，广泛应用于智能客服、知识库问答等场景。文章详解其原理、四步架构、Python实战代码及评估方法，助力非算法人员也能快速构建企业专属AI助手，实现知识智能化落地。

国际市场调研机构沙利文（Frost&Sullivan）发布了最新的《中国GenAI市场洞察：企业级⼤模型调⽤全景研究，2025》报告——2025年上半年，中国企业级市场大模型的日均总消耗量为10.2万亿Tokens，其中，阿里通义占比17.7%位列第一，成为目前中国企业选择最多的大模型。

《WeKnora架构学习指南》系统解析了这一腾讯开源的智能知识库项目，涵盖核心架构、技术栈、代码结构与学习路径。通过生活化类比和深度流程图解，帮助开发者从零掌握Go后端、Vue前端、RAG原理及微服务协同，提供四阶段进阶路线与实战建议，助力快速上手并参与贡献。