本文介绍在MAC环境下设置环境变量的方法，以“DASHSCOPE_API_KEY”为例，图文展示设置环境变量的操作方法。

遇到AI胡说八道怎么办？Self-RAG就像给AI装了个"思考开关"，让它知道什么时候该查资料、什么时候该独立思考，还能自我评估答案靠不靠谱。6步智能决策机制，让AI回答又准又稳！#人工智能 #RAG技术 #智能检索 #AI应用

通义千问 Qwen3 是 Qwen 系列最新推出的首个混合推理模型，其在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。

通义千问Qwen系列在AI领域展现了强大的Agent方向探索能力，包括灵活的Tool调用、单/多Agent场景实践等，通过丰富的代码示例展示了其在文本生成、信息检索、任务自动化及专业领域应用等方面的优势，为复杂应用场景提供了多元且实用的解决方案。

本方案介绍如何在阿里云PAI平台部署DeepSeek-OCR开源模型，涵盖从账号准备、模型部署到应用体验的完整流程。通过PAI的Model Gallery可一键部署，结合PAI-EAS实现高性能推理，支持公网调用。适用于OCR场景快速搭建与测试，体验后建议及时清理资源以避免计费。

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。

今天，通义万相的视频生成模型又开源了！本次开源Wan2.2-S2V-14B，是一款音频驱动的视频生成模型，可生成影视级质感的高质量视频。

招商银行X通义大模型，2024年度AI最佳实践案例！

本文介绍了阿里云通义平台的注册和使用，主要包括两个部分：注册和功能介绍。用户可以通过访问网址 <https://tongyi.aliyun.com/> 进行注册。在功能介绍中，重点讲解了通义听悟的功能，它提供实时语音转文字、音视频文件转文字、智能总结和中英互译服务。用户可以体验实时录音并标记重点、问题和代办事项，方便会议记录和整理。此外，通义听悟还支持上传音视频文件转写和播客链接转写，以及浏览器插件用于处理网页、手机和微信上的语音内容。

超参数是机器学习模型训练前需要人工设定的参数，它们控制着模型的学习过程而非直接通过学习获得。文章通过生动的类比（如自行车调整、烹饪配方）解释了超参数的概念，并详细介绍了其调优流程、常见类型（学习率、批量大小等）及对模型的影响。通过实际代码示例，展示了不同超参数设置如何影响模型训练效果，强调合理调优对提升模型性能、防止过拟合和优化资源使用的重要性。文章指出，超参数调优是模型成功的关键，初学者可从默认值开始逐步实验，借助网格搜索等工具实现高效调参。

本文对比了知识图谱与大模型的技术优劣。知识图谱逻辑清晰、可解释性强但构建繁琐；大模型灵活高效却存在黑盒与幻觉风险。实际工作中，二者并非对立，推荐采用RAG等融合架构，用图谱提供可靠支撑，用大模型快速生成，以兼顾系统可靠性与迭代效率。

千问APP公测上线！基于全新Qwen3模型，打造全能AI助手，覆盖办公、地图、健康、购物等多场景，免费畅享智能聊天与办事体验。即刻下载，让AI成为你的日常伙伴。

《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。

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。

本文系统解析深度学习模型压缩三大核心技术：剪枝、量化与知识蒸馏，详解如何实现模型缩小16倍、推理加速4倍。涵盖技术原理、工程实践与组合策略，助力AI模型高效部署至边缘设备。

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。

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。

OmniAudio 是一项突破性的空间音频生成技术，能够直接从 360° 视频生成 FOA（First-order Ambisonics）空间音频，为虚拟现实和沉浸式娱乐带来全新可能。通过自监督 coarse-to-fine 预训练和双分支视频表示微调，OmniAudio 在非空间音频质量和空间定位准确性上显著优于现有方法。项目包含超过 103,000 个视频片段的 Sphere360 数据集，支持高质量的模型训练与评估。代码、数据及论文均已开源，助力沉浸式体验技术发展。

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”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。

随着软件开发需求的增加，编程辅助与代码生成工具成为开发者提高效率的利器。这类工具能够根据用户描述生成代码片段、协助调试、生成自动化脚本等，大大减少重复性劳动。阿里云通义千问作为一款先进的大语言模型，具备强大的自然语言处理和代码生成能力，非常适合用于开发这样的工具。

大模型Agent是基于大型预训练模型构建的智能体，具有强大的语言理解和生成能力，能完成多任务处理。其记忆功能包括短期记忆和长期记忆，支持上下文保持、知识积累、计划决策及内容创作，广泛应用于自然语言处理、问答系统、信息检索、辅助决策、教育、创意应用和客服等领域。

分词器是将文本转为模型可处理数字序列的关键组件。本文详解BPE、WordPiece、SentencePiece三大主流算法原理与优劣，对比其在多语言支持、分词粒度等方面的差异，并提供中英文实战代码示例，助你掌握词汇表构建流程、特殊标记处理及常见面试问题应对策略。

AI数字分身破解法律服务规模化难题，通过多模态智能体实现7×24小时咨询响应、案情结构化提取与智能分流。基于知识图谱与推理引擎，提升律所线索留存率与律师人效，推动法律服务降本增效。

本文介绍了如何利用通义AI的“代码模式”功能，轻松制作个性化日历。作者通过实例展示了从设计日历样式、推荐每日生活小事到赋予小事新解的过程，强调了AI在创意实现上的强大助力。此外，还探讨了AI代码生成技术对未来创造力的影响，以及通义AI代码模式如何降低创作门槛，提高效率，让每个人都能成为应用开发者。

通义实验室Trinity-RFT团队提出CHORD框架，通过动态融合SFT与RL，解决大模型训练中“越学越差”“顾此失彼”等问题。该框架引入细粒度Token级权重与软过渡机制，实现从模仿到超越的高效学习，在数学推理与通用任务上均显著提升性能，相关代码已开源。

MaxKB4J是一款基于Java开发的开源LLM工作流应用与RAG知识库问答系统，结合MaxKB和FastGPT优势，支持智能客服、企业知识库等场景。它开箱即用，可直接上传/爬取文档，支持多种大模型（如Qwen、通义千问等），具备灵活的工作流编排能力，并无缝嵌入第三方系统。技术栈包括Vue.js、Springboot3、PostgreSQL等，提供稳定高效的智能问答解决方案。访问地址：`http://localhost:8080/ui/login`，项目详情见[Gitee](https://gitee.com/taisan/MaxKB4j)。

Qwen2-7BS适配昇腾910A教程。

什么是阿里云百炼？

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。

本文深入解析RAG（检索增强生成）技术的核心优化方法，涵盖背景、架构与实践。RAG通过整合外部知识库，弥补大语言模型在实时性、准确性和专业性上的不足，广泛应用于企业场景。文章系统讲解RAG如何解决知识静态、生成幻觉与专业深度不足等问题，并剖析其离线索引与在线生成的闭环流程。此外，还介绍了高级优化策略，如查询重写、混合检索与结果重排序，助力突破RAG应用瓶颈。

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。

生成式AI（Generative AI）是指一类能够自主创造新内容的人工智能技术，这些内容可以是文本、图像、音频、视频等。与传统的分析性或分类性AI系统不同，生成式模型的主要任务不是对现有数据进行分类或预测，而是生成全新的、之前不存在的数据实例。这些模型通过学习现有数据集中的模式和规律，能够创造出逼真或富有创意的内容。

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。

基于CareGPT和Qwen3-8B模型，采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践，该技术方案在保持模型通用能力的同时，显著提升了医疗问答的专业性和实用性，系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看，微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径，为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。

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。

CoGenAV 是一种创新的多模态语音理解模型，核心理念是实现“音画同步”的深度理解。通过学习 audio-visual-text 的时序对齐关系，构建更鲁棒、更通用的语音表征框架。它在视觉语音识别（VSR）、音视频语音识别（AVSR）、语音增强与分离（AVSE/AVSS）及主动说话人检测（ASD）等任务中表现出色，尤其在嘈杂环境下性能显著提升。仅需 223 小时数据训练即可媲美传统数千小时数据的效果，大幅降低训练成本。CoGenAV 支持主流平台如 GitHub、HuggingFace 和 ModelScope，助力多场景应用开发。

截至2025年11月，全国深度合成算法备案达5100款，广东以1329款居首，服务提供者占比77.1%。第14批新增680款创新高，医疗、教育、企业服务成主流方向，多模态与垂直领域加速发展，AI合规进入“政策+市场”双驱动新阶段。

本教程介绍如何利用Qwen3-Coder模型与VS Code插件打造儿童学习助手，涵盖AI编程、代码优化与网页部署，助你掌握真实场景开发技巧。

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。

本文介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式及API接入。首先，通过下载Ollama平台部署DeepSeek-R1模型，提供7种不同参数版本（1.5b至671b），用户可根据硬件选择合适的模型大小。接着，文章详细描述了如何在终端运行命令启动模型，并通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API，实现本地和云端模型的交互。最后，提及了DeepSeek官网和集成工具如POE的使用，帮助用户更好地利用DeepSeek进行开发和应用。

支付宝支付对接指南，涵盖电脑网站、当面付和手机网站支付方式。对接前需了解支付宝开放平台和商家平台的区别，完成注册、实名认证、创建应用及签约产品等步骤。配置支付环境包括API密钥、回调地址和开发环境搭建。提供三种SDK供选择，推荐使用alipay-easysdk。详细步骤和示例代码可参考官方文档。