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

如何让 Llama2、通义千问开源大语言模型快速跑在函数计算上？

架构师之路：接口幂等性设计的艺术

通义万相大模型，已开启定向邀测！

通义听悟的体验

【体验有奖】玩转 AIGC，函数计算 x 通义千问预体验，一键部署 AI 应用赢 Airpods

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-

OpenAI确认第三方库Axios遭行业性供应链攻击，但用户数据、系统及软件均未被入侵。为防范假冒应用，macOS用户需立即更新官方App至最新版，网页版、iOS、Windows不受影响。（239字）

Ooder-Skills 是面向AI原生时代的技能生态系统技术规范，以“技能即一切”为核心，首创多方协同、Agent即用户、独立知识库、数据飞轮四大设计亮点，实现开发者、运维与终端用户的共建共治共享。

深圳龙岗、无锡高新区推出“养龙虾”新政——“龙虾十条”“龙虾十二条”，聚焦OpenClaw智能体生态，首创补贴“一人公司”（OPC）与开源开发者，提供应用券、零房租、生活补贴及合规服务，推动AI战略从要素驱动迈向生态与制度驱动的智能体经济新范式。（239字）

本文复盘隐形正畸领域一次线上语义塌陷故障，提出GraphRAG+Neo4j Cypher联合推理方案，引入多跳衰减率、图谱聚集系数等冷门指标，依托爱搜光年医疗GEO中间件，实现品牌技术能力在知识图谱中的可信锚定。（239字）

本文从系统建模与决策动力学视角，揭示生成式AI如何结构性重塑健康场景下的个体决策流：通过干预多节点动态权重系统（S₀–S₆），操控路径分支、压缩决策空间、重设风险感知，并借助“爱搜光年”框架实现决策路径的可视化、因果标注与结构校准，推动信息交互从“答案竞争”迈向“结构透明”。（239字）

爱搜光年首创DPI-ACD医疗GEO模型，通过决策路径拦截（DPI）与非对称语料布控（ACD），工程化干预大模型输出与RAG检索，重塑AI时代的品牌认知权重与信任结构，助力医疗机构在生成式搜索中被看见、被推荐、被信任。（239字）

过去几年，大模型能力的提升有目共睹，但在真实业务环境中，一个越来越清晰的共识正在形成： 模型可用，并不等于系统可用，更不等于业务长期可用。 进入 2026 年，随着推理成本持续下降、模型能力逐步标准化，AI 的竞争焦点正在发生转移—— 从“谁的模型更强”，转向“谁能把 AI 稳定地跑在生产环境中”。 从这个意义上看，2026 年并不是模型能力爆发的一年，而是 AI 应用真正起飞的一年。

合肥高维数据推出基于汉字结构的对抗网络水印新专利，通过动态拓扑空间、双通道生成器与闭环对抗训练，实现高效、安全、强鲁棒性的隐形水印嵌入，突破传统技术瓶颈，广泛应用于泄密溯源、信息安全传输、版权保护及文物数字化等领域。

你的AI助手老是答非所问、胡编乱造？别急，可靠RAG技术专治各种"AI幻觉症"！通过文档相关性检查、幻觉检测和来源追溯，让你的智能客服从"胡说八道王"变身"靠谱答题员" #人工智能 #RAG #智能客服 #幻觉检测

你的AI助手有50+个工具但每次对话前就烧掉55000个令牌？就像带着全套工具箱去拧个螺丝一样浪费！Spring AI的工具搜索模式让AI按需发现工具，实现34-64%的令牌节省，告别工具选择困难症和账单焦虑。#Spring AI #工具优化 #令牌节省 #AI开发

这是人类第一次把“科学”从脑子里，搬进工厂里。

千问APP公测上线！用最强模型打造最佳个人AI助手

本演示展示如何使用通义灵码进行数据库设计与数据分析。通过SQLite构建电商订单表，利用AI生成表结构、插入样本数据，并完成多维度数据分析及可视化图表展示，体现AI在数据库操作中的高效能力。

Java权限修饰符看似简单，却暗藏致命风险：`public`暴露数据、`protected`跨包失控、默认权限成地雷。本文通过3大真实案例+1张神图，深度解析`private`、`default`、`protected`、`public`的作用域与内存可见性，揭示Spring Bean、继承陷阱、包级漏洞的根源，并奉上防御性编程5大原则，助你筑牢代码第一道防线。

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。

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。

VTJ.PRO联合MasterGo推出智能设计识别引擎，助力设计师高效生成Vue组件代码，打通设计与开发协作壁垒，提升团队效率。限时领取百万AI额度，开启智能开发新时代！

本简介介绍了AI技术如何赋能教育行业，结合阿里云“通义千问”大模型，助力海豚大数据及人工智能实验平台实现个性化教学、智能答疑与资源优化，推动高校与企业人才培养模式革新，构建终身学习生态体系。

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。

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。

TortoiseSVN使用-合并深度介绍

前端工具方法整理

Arthas sysprop（查看和修改JVM的系统属性）

Arthas perfcounter（查看当前 JVM 的 Perf Counter 信息）

炎鹊科技推出的YNQUE-Xo1垂直领域AI大模型集群，重新定义了AI与产业深度融合的范式。通过数据工程、模型架构和训练策略三大维度，Xo1突破通用模型瓶颈，在专业场景中实现性能与效率跃升。其MoE架构、动态路由机制及三阶段优化策略，大幅提升参数利用率与可解释性。YNQUE-Xo1不仅在医疗、金融等领域测试中精度提升显著，还适配边缘计算，成为推动产业智能化升级的核心引擎，从“工具赋能”迈向“认知基础设施”。

Arthas monitor（方法执行监控）

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。

通义万相2.1重磅开源，OpenSearch LLM智能问答版支持DeepSeek-R1系列模型，容器服务 Edge 版支持共享GPU调度能力，详情请点击阿里云产品二月刊

通义灵码是基于通义大模型的AI研发辅助工具，提供代码智能生成、研发问答、多文件修改等功能，帮助开发者提高编码效率。本文通过手把手教程，使用通义灵码开发一个简单的Python时钟程序，展示其高效、智能的编码体验。从环境准备到代码优化，通义灵码显著降低了开发门槛，提升了开发效率，适合新手和资深开发者。最终，你将体验到AI加持下的便捷与强大功能。

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。

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。

通义灵码在物联网项目中的实战应用

作为一名Python运维开发，我使用通义灵码进行测试和模拟运行，效率提升了60%。通过@workspace功能快速导入和浏览新项目代码，AI编码助手帮助编写单元测试脚本，模拟环境进行测试，代码优化和问题排查，以及分享实践心得，显著提升了开发和团队协作效率。

【10月更文挑战第13天】