阿里巴巴近期开源了通义千问Qwen3大语言模型（LLM），包含两款混合专家模型（MoE）235B-A22B与30B-A3B，以及六款稠密模型（Dense）从0.6B到32B不等。开发者可基于NVIDIA GPU使用TensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLLM等框架高效部署Qwen3系列模型，实现快速词元生成和生产级应用开发。

想从多个平台下载高清无水印视频？本文教你使用 `yt-dlp` 工具轻松实现！支持 YouTube、B站、抖音等主流平台，提供代码示例与解析，涵盖批量下载、字幕提取、音频分离等高级功能。无论你是开发者还是普通用户，都能快速上手，高效获取所需视频资源。

通义万相是阿里云推出的视觉生成大模型，涵盖图像和视频生成。其2.0版本在文生图和文生视频方面进行了重大升级，采用Diffusion Transformer架构，提升了模型的灵活性和可控性。通过高质量美学标准和多语言支持，大幅增强了画面表现力。此外，视频生成方面引入高压缩比VAE、1080P长视频生成及多样化艺术风格支持，实现了更丰富的创意表达。未来，通义万相将继续探索视觉领域的规模化和泛化，打造更加通用的视觉生成大模型。

通义千问团队推出全新多模态统一理解与生成模型Qwen VLo，具备强大的图像理解与生成能力。它不仅能“看懂”图像内容，还能基于理解进行高质量再创造，实现从感知到生成的跨越。支持开放指令编辑、多语言交互及复杂任务处理，适用于图像生成、风格迁移、检测标注等多种场景。

覆盖200+服务场景，阿里「通义」大模型系列打造国内首个AI统一底座

本文解析了大模型“备案”与“登记”的区别，适用于不同场景的申报要求，并结合实际案例讲解登记流程、材料准备及安全评估要点，帮助企业合规申报，避免因未备案/登记而违规。

本平台融合AI智能技术，打造高效课程试题库，支持PC、手机在线刷题，提供智能出题、自动解析、错题回顾、背题模式等功能，覆盖章节练习、笔记收藏、多端同步，助力学员精准提分，全面提升学习效率。

招商银行X通义大模型，2024年度AI最佳实践案例！

免费、可商用，阿里云开源70亿参数通义千问大模型

近日，通义大模型家族的新成员——通义万相已在人工智能大会上亮相。其中，通义万相的强大的“文生图”功能，不禁让我想到了去年八月由百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的“AI作画”首款产品——文心一格。 那么，在类似的Prompt下，两款产品的表现将会如何呢？今天就让我们就十种风格下二者生成图像的表现力，来看看这两款产品的差异。

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。

本系列教程涵盖OpenAI API基础到高级应用，包括文本生成、图像处理、语音交互、会话管理、流式响应、文件输入、推理模型及性能评估等十大核心功能。适合新手入门与工程师实践，助您掌握大模型开发关键技术。从简单Prompt设计到复杂多模态任务，逐步深入，结合实例代码与最佳实践，提升实际开发能力。希望这些内容对您有帮助！

AI大模型面临核心安全问题，包括模型内在风险（如欺骗性对齐、不可解释性和模型幻觉）、外部攻击面扩大（如API漏洞、数据泄露和对抗性攻击）及生成内容滥用（如深度伪造和虚假信息）。应对方案涵盖技术防御与优化、全生命周期管理、治理与行业协同及用户教育。未来需关注动态风险适应、跨领域协同和量子安全预研，构建“技术+管理+法律”三位一体的防护体系，推动AI安全发展。

本文详解Spring Boot四层架构（Controller-Service-DAO-Database）的核心思想与实战应用，涵盖职责划分、代码结构、依赖注入、事务管理及常见问题解决方案，助力构建高内聚、低耦合的企业级应用。

通义实验室推出首个音频生成模型ThinkSound，突破传统视频到音频生成技术局限，首次将思维链（CoT）应用于音频生成领域，实现高保真、强同步的空间音频生成。基于自研AudioCoT数据集，结合多模态大语言模型与统一音频生成模型，支持交互式编辑，显著提升音画匹配度与时序一致性。代码已开源，助力游戏、VR、AR等场景创新应用。

Qwen2-7BS适配昇腾910A教程。

本文系统解析AI工程范式从Prompt Engineering到Context Engineering的演进路径，深入探讨RAG、向量数据库、上下文压缩等关键技术，并结合LangGraph与智能体系统架构，助力开发者构建高可靠AI应用。

Qwen3-8B 是通义实验室推出的80亿参数模型，支持32K上下文，采用FP8量化和CUDA优化，提升推理效率；ChatGPT-4o Mini 为OpenAI轻量模型，参数约3.8B，支持128K上下文，通过蒸馏技术实现低延迟。两者在TTFT、长文本处理和部署优化上各有优势，适用于不同应用场景。

骗子酒馆是一款基于多智能体系统的在线社交推理游戏，玩家通过掷骰子和扑克牌进行智力和心理博弈，结合大语言模型技术，每个游戏角色由AI扮演，具备独特的性格和决策逻辑，提供高度沉浸式的体验。游戏采用黑板通信模式，确保信息高效交换，支持多种角色如胆小鬼、占卜师等，每个角色拥有特定的技能和行为模式，增强游戏的策略深度和互动性。游戏界面简洁，操作流畅，适合喜欢心理战和策略游戏的玩家。文章末尾有源码和体验地址。

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本文是 Qwen3-Coder 挑战赛教程第四期，我将带你完整走通一个真实项目案例：从零搭建一个“AI 舞蹈生成器”网站——上传一张人物照片，点击“立即生成”，即可获得一段该人物跳舞的动态视频。 整个过程仅需三步，无需前端、后端或模型部署经验，真正实现“说话即开发”。

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。

Qwen2.5-Max 是通义实验室推出的最先进MoE模型，在推理、知识和代码任务中表现卓越，已在超20万亿token上预训练，并通过SFT和RLHF优化。在多项基准测试中领先，如Arena-Hard达89.4，MMLU-Pro为76.1，性能超越DeepSeek V3、GPT-4o等模型，成为当前最佳开源模型。可通过Qwen Chat和API使用，适用于开发者、研究者及AI爱好者探索前沿AI能力。

Spark-TTS 是一款革命性的语音合成模型，被誉为“变声大师”。它通过创新的 BiCodec 技术将语音分解为语义和全局两种 Token，实现对音色、性别、语速等属性的精细控制。结合统一的 LLM 架构，Spark-TTS 简化了传统 TTS 的复杂流程，同时提供了前所未有的灵活性。此外，团队还发布了 VoxBox 开源数据集，为行业提供标准评估基准。尽管在零样本场景下仍存改进空间，但 Spark-TTS 已经开启了语音合成新时代，让个性化、可控的 AI 语音成为可能。

《SwanLab机器学习实战教程》推出了一项基于Qwen2-VL大语言模型的LaTeX OCR任务，通过指令微调实现多模态LLM的应用。本教程详述了环境配置、数据集准备、模型加载、SwanLab集成及微调训练等步骤，旨在帮助开发者轻松上手视觉大模型的微调实践。

本文介绍了使用 `VLLM` 和 `ModelScope` 部署 `Qwen2.5` 大模型的实践过程，包括环境搭建、模型下载和在双 32G VGPU 上的成功部署，展现了高性能计算与大模型结合的强大力量。

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

LangChain 是一个开源框架，专为构建与大语言模型（LLMs）相关的应用设计。通过集成多个 API、数据源和工具，助力开发者高效构建智能应用。本文介绍了 LangChain 的环境准备（如安装 LangChain、OpenAI 及国内 DeepSeek 等库）、代码实现（以国内开源大模型 Qwen 为例，展示接入及输出结果的全流程），以及核心参数配置说明。LangChain 的灵活性和强大功能使其成为开发对话式智能应用的理想选择。

ReAct模式通过“推理+行动”循环，使大语言模型能自主调用工具、获取实时信息并执行多步骤任务，有效突破LLM固有局限，提升任务准确性和智能化水平。

本文详细介绍了基于通义大模型构建个性化推荐系统的全流程，涵盖数据预处理、模型微调、实时部署及效果优化。通过采用Qwen-72B结合LoRA技术，实现电商场景下CTR提升58%，GMV增长12.7%。文章分析了特征工程、多任务学习和性能调优的关键步骤，并探讨内存优化与蒸馏实践。最后总结了大模型在推荐系统中的适用场景与局限性，提出未来向MoE架构和因果推断方向演进的建议。

Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型训练的文本嵌入模型系列，可将离散符号转化为连续向量，捕捉语义关系。结合 Qwen3 Reranker 模型，通过“初筛+精排”流程提升搜索与推荐系统的相关性排序能力。该系列模型支持多语言、提供灵活架构（0.6B-8B 参数规模），并在 MTEB 多语言榜单中排名第一。用户可通过 Hugging Face、ModelScope 和 GitHub 快速体验模型服务。

阿里云发布并开源全新推理模型通义千问QwQ-32B，通过大规模强化学习，在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃，性能比肩DeepSeek-R1。该模型大幅降低部署成本，支持消费级显卡本地部署，并集成智能体Agent相关能力。阿里云采用Apache2.0协议全球开源，用户可通过通义APP免费体验。此外，通义团队已开源200多款模型，覆盖全模态和全尺寸。

通义万相Wan2.1-VACE开源！业内首个视频编辑统一模型！附推理教程

本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。

专为技术人打造的B站视频文案生成指令，结构化拆解内容创作流程。输入主题、类型等信息，结合AI一键生成含分镜脚本、标题、SEO及互动设计的完整方案，提升创作效率与视频质量。

蒋星熠Jaxonic，AI技术探索者，深耕生成式AI领域。本文系统解析AIGC核心技术，涵盖Transformer架构、主流模型对比与实战应用，分享文本生成、图像创作等场景的实践经验，展望技术趋势与产业前景，助力开发者构建完整认知体系，共赴AI原生时代。

Qwen-Omni是通义千问系列的全新多模态大模型，支持文本、图像、音频和视频的输入，并输出文本和音频。Omni-Realtime服务针对实时交互场景优化，提供低延迟的人机交互体验。

Arthas thread（查看当前JVM的线程堆栈信息）

随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别和自然语言处理领域不断涌现出新的模型和应用。阿里云推出的通义语音大模型，正是在这一背景下应运而生。本文将对通义语音大模型进行详细评测，探讨其技术架构、应用场景、性能表现以及未来发展前景。

技术人发朋友圈总犯难？项目上线怕炫耀，生活瞬间不知如何表达。其实，用AI辅助写作是个妙招。关键在于给出清晰指令：明确场景、风格与需求，让AI生成真实自然、有温度的文案。本文提供一套即拿即用的AI指令模板，覆盖生活、工作、旅行等六大场景，帮你快速生成不“AI味”的朋友圈内容。省下纠结时间，真诚分享生活，才是正解。

本文深度解析FlashAttention与PagedAttention两大LLM推理优化技术：前者通过分块计算提升注意力效率，后者借助分页管理降低KV Cache内存开销。二者分别从计算与内存维度突破性能瓶颈，显著提升大模型推理速度与吞吐量，是当前高效LLM系统的核心基石。建议收藏细读。

本文深入解析AI Agent核心能力——工具调用的工作机制，通过构建购物助手实例，详解Agent循环、行动类设计、安全防护与架构优化，并展望MCP协议在标准化交互中的应用前景。

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。

Qwen3正式发布并开源8款「混合推理模型」，包括两款MoE模型（Qwen3-235B-A22B、Qwen3-30B-A3B）和六个Dense模型。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在多项测试中表现出色，竞争力强。Qwen3支持两种思考模式（思考与非思考），涵盖119种语言，增强Agent能力，在BFCL评测中创纪录。通义灵码已上线相关插件，助力开发者体验AI编码能力。

在企业的数字化转型过程中，智能客服系统已成为提高客户满意度和降低运营成本的重要手段。阿里云的通义千问作为一款强大的大语言模型，具有自然语言理解、对话生成、知识检索等能力，非常适合用来开发智能客服与问答系统。 通过本博客，我们将演示如何基于阿里云的通义千问模型，结合阿里云相关产品如函数计算（FC）、API网关、RDS等，搭建一个功能齐全的智能客服系统。

通义千问开源！阿里云开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B-Base和对话模型Qwen-7B-Chat，两款模型均已上线ModelScope魔搭社区，开源、免费、可商用，欢迎大家来体验。