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。

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。

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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。

本文深入解析大模型上下文窗口与Token优化机制，阐明其作为协作“白板”的核心作用。通过精简提示、结构化输入、控制输出等策略，开发者可有效降低Token消耗，提升AI应用的效率与经济性。

本文探讨了大模型从知识储备到实用助手的进化过程。首先分析了原始预训练模型存在的问题：擅长文本补全但缺乏指令理解能力，可能生成有害或无关内容。然后详细介绍了指令微调技术，通过高质量(指令-输出)数据集教会模型理解并执行翻译、总结、情感分析等任务。进一步阐述了人类对齐技术，包括基于人类反馈的强化学习(RLHF)的三个关键步骤，使模型输出不仅符合指令，更符合人类价值观。最后展示了Qwen模型微调实践，包括代码实现和效果对比。整个过程将AI从知识库转变为既强大又安全可靠的智能助手。

阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。

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。

本文提出“AI调度官”新范式，以Agentic Workflow为引擎、RAG构建唯一真理库、LUI+Generative UI实现无情绪协作，将跨部门内耗转化为算法博弈。告别“人肉路由器”，用确定性替代情绪化争执，助力管理者从救火队员跃升为系统建筑师。

本文基于公开资料与行业观察，分析AI从“模型能力展示”向“真实场景应用”的演进趋势，探讨世界模型、具身智能、多智能体系统等方向的进展与挑战，涵盖工业、金融、医疗等领域案例，提供中立、务实的技术与产业参考视角。

2024是智能体“前哨战”，2026则是生产级智能体的“分水岭”。告别笨重的单体设计，多智能体系统（MAS）正成为主流。通过“路由+执行者”架构与审计机制，实现专业分工、高效协作。AI不再只是工具，而是企业级操作系统，开启智能化协作新纪元。

现代办公中，撰写邮件、会议记录、报告等任务耗费大量时间。一个智能写作助手能显著提升效率，帮助用户快速生成高质量的文本内容。阿里云通义千问作为阿里巴巴推出的强大大语言模型（LLM），具备出色的自然语言理解与生成能力，非常适合用于开发智能写作工具。本博客将介绍如何基于通义千问构建一个智能写作助手，实现高效的内容生成和编辑功能。

【10月更文挑战第16天】

本文剖析AI Agent搭建师面临“上下挤压+落地鸿沟”的职业焦虑根源，指出其本质是行业演进下的角色升级需求。文章提出从成因拆解、定位重构（转向“确定性业务结果的系统架构师”）、能力升级（SOP状态机、幻觉对抗、RAG治理）到路径落地的完整破局框架，助力从业者转型为AI业务架构师或AI系统工程师。（239字）

本指南深入解析开源终端AI助手Gemini CLI的架构设计，涵盖项目结构、核心流程与技术栈（TypeScript/React+Ink/Node.js），并提供从环境搭建到贡献代码的四阶段学习路径，助力开发者掌握AI编程工具开发精髓。

招商银行X通义大模型，2024年度AI最佳实践案例！

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。

2026年，大学生标配“超级智囊团”——由学术侦查官、跨学科翻译官、认知心理教练、职业预测师四大AI智能体构成，依托具身感知、私人知识图谱与MCP协议，实现问题建模、即时学习与个性成长。（239字）

Arthas thread（查看当前JVM的线程堆栈信息）

本文介绍了通义灵码作为AI编程伙伴的革命性意义及其技术特点。基于阿里云通义代码大模型CodeQwen1.5，它具备多模态代码理解、意图推理和跨语言知识融合能力，可重构开发者工作流，从智能编码到Debug预警再到文档自动化全面提升效率。数据显示，其能将常规开发时间缩短60%，错误率下降43%，新技术上手速度提升2倍。未来，通义灵码将推动需求-代码双向翻译、架构自演进等全新编程形态，助力开发者聚焦更高价值领域，开启人机共生的编程新时代。

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。

你搜到的这些“通义千问”，都是假的！

本课程系统讲解大模型微调核心技术，涵盖LoRA、QLoRA等高效方法，结合ComfyUI与主流工具实战，从数据准备到模型部署全流程落地，助力开发者低成本定制专属AI模型。

在AI时代，专属“数字分身”正从科幻走向现实。依托Qwen2.5-14B大模型、LoRA微调技术及LLaMA-Factory Online平台，仅需四步即可打造会说话、懂风格、能办事的个性化AI助手，让每个人拥有自己的“贾维斯”。

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。

Arthas trace （方法内部调用路径，并输出方法路径上的每个节点上耗时）

本教程展示如何使用CAMEL框架和Qwen模型生成结构化数据。CAMEL是一个强大的多智能体框架，支持复杂的AI任务；Qwen由阿里云开发，具备自然语言处理等先进能力。教程涵盖安装、API密钥设置、定义Pydantic模型，并演示了通过Qwen生成JSON格式的学生信息。最后，介绍了如何利用Qwen生成多个随机学生信息的JSON格式数据。欢迎在[CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)上为项目点星支持。

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。

AI大模型 智能AI开源模型与大模型接口整理（8个开源模型+7个大模型接口）

本文讲述IT经理老张从“超级救火队员”蜕变为“AI调度官”的转型实践：依托Agentic Workflow、RAG与LUI技术，构建数字化“中军帐”，实现从被动救火到主动编排的跃迁，彰显系统思维与人机协同的职场新范式。

语音交互的未来是“智能体”

通义灵码支持MCP工具使用，通过模型自主规划实现工具调用，深度集成魔搭MCP广场，涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式，适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具，完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法，助力开发者高效拓展AI编码能力。

在AI热潮下，算法成为互联网服务的核心驱动力，但也带来了大数据杀熟、算法歧视等问题。为规范行业发展，算法备案制度应运而生。该制度涵盖网站、APP等多种产品形式，要求企业在2个月内完成备案，依据《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法规。未备案企业可能面临无法上线、罚款甚至刑罚的后果。备案流程包括注册、主体备案、信息填报及审核，确保算法合规运营。通过悬挂备案号、标识AI生成内容和定期自查，企业需持续维护算法安全与合规。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年8月19日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，上榜项目数量如下：Python项目最多，有7项；其次是JavaScript和TypeScript，各有3项；Dart有2项；HTML、PowerShell、Clojure和C++各1项。此外，还介绍了多个热门项目，包括Bootstrap 5、RustDesk、ComfyUI、易采集、Penpot等，涵盖了Web开发、远程桌面、自动化测试、设计工具等多个领域。

众所周知，由于一些不可抗力，导致Docker Hub需要梯子访问才可以拉取镜像，我这里提供几种我自己的解决方案

AI调度官是多智能体系统的运行中枢，专注执行编排、资源调度与状态监控，不参与目标决策或业务判断。其核心价值在于保障系统稳定、高效、可解释、可扩展，是组织级智能协同的基础设施型角色。

本文深入浅出地解析大模型文字预测原理：将文本编码为向量，通过Transformer自注意力机制建模上下文，输出下一字/词的概率分布；详述预训练（海量文本填空学习）与微调过程，并以PyTorch代码实例展示字符级RNN/Transformer预测全流程。

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。

GEO（生成式引擎优化）是针对AI生成式搜索引擎的优化策略，旨在让企业信息在AI回答中优先呈现，实现“无点击曝光”。与传统SEO不同，GEO强调语义理解、权威内容和结构化数据，提升品牌在AI推荐中的可见性与可信度。企业需关注GEO服务商的技术实力、行业匹配度、服务流程完整性等维度，确保优化效果。

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。