vs code 安装通义灵码时 无法访问 127.0.0.1:37510 网站

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。

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。

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。

Qwen2-7BS适配昇腾910A教程。

AI作画算法运用深度学习和生成对抗网络（GAN），通过学习大量艺术作品，模拟艺术家风格。卷积神经网络（CNN）提取图像特征，GAN中的生成器和判别器通过对抗训练生成艺术图像。循环神经网络和注意力机制可提升作品质量。这种技术开创了艺术创作新途径。

本文详解大模型备案中的关键材料——《安全评估报告》的撰写要点，涵盖报告框架、必备内容、注意事项及基础信息，助你高效通过备案。

本文基于金融、电商、医疗等领域的实战经验，深入探讨通义千问等大模型的推理优化技术栈。从计算图优化、批处理策略、量化压缩到系统架构四个维度展开，结合Python代码示例与压力测试数据，提供企业级解决方案。针对延迟敏感、高吞吐及成本敏感场景，分析性能瓶颈并提出算子融合、动态批处理、混合精度量化等方法，同时设计分布式推理架构与冷启动优化策略。通过案例展示，如电商大促场景优化，实现峰值QPS提升6.5倍、P99延迟降低53%、月度成本下降62%。文章还提供优化实施路线图，助力企业分阶段落地技术方案。

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。

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。

本文旨在帮助使用Windows电脑的开发者们为其设备配置环境变量，以更好地支持大模型应用的开发工作。文中详细介绍了三种配置方法：一是将环境变量设置为系统级变量；二是在命令行界面通过`SET`命令或`PowerShell`临时设置变量；三是借鉴MAC的方式，创建全局环境变量文件`.zshrc`进行配置。这些方法简单实用，便于根据实际需求选择适合的方式进行配置。

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。

大型语言模型作为智能体在真实环境中持续交互学习面临诸多挑战。 Trinity-RFT 是通义实验室推出的强化微调框架，旨在实现智能体的持续进化。它通过探索、训练与经验池的解耦设计，支持多样化训练模式，提升资源利用率和学习稳定性。同时，Trinity-RFT 提供灵活的数据处理与算法模块化功能，降低应用与研究门槛，助力迈向终身学习与自主进化的智能体时代。

本文深入解析RAG系统中的五大文本分块策略，包括固定尺寸、语义、递归、结构和LLM分块，探讨其工程实现与优化方案，帮助提升知识检索精度与LLM生成效果。

Qwen3系列模型具备强大Agent能力，但从模型到Agent仍存技术难题。为此，我们推出基于Qwen-Agent框架的3个CookBook示例，展示如何让Qwen3丝滑调用MCP Server全过程。不论是本地部署还是API调用模型，开发者均可通过Qwen-Agent完成复杂任务。CookBook包括自然语言驱动数据库操作、云端高德API地理服务及文档转思维导图等功能。Qwen-Agent封装了工具调用模板和解析器，原生支持MCP协议，大幅降低开发成本。欢迎体验并反馈。

🚀 从零到大师 | 通义万相智能创作系统部署指南

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。

介绍通义智文产品发展历程、使用场景及主要功能。

本文基于3000+企业邮件案例，提供一套专业的AI商务邮件指令，通过数据驱动的方法论，帮助企业实现邮件沟通效率提升85%，客户转化率增加60%，年度ROI达400%。包含完整指令代码、实战案例和量化收益分析。

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。

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。

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。

随着人工智能的发展，**文本生成图像（文生图）**技术在广告创意、视觉设计、内容营销等领域应用广泛。阿里云通义千问作为先进的大语言模型，不仅具备强大的文本理解能力，还能与图像生成技术结合，实现根据文本描述自动生成高质量图像。 本博客将展示如何使用通义千问与阿里云的其他产品（如函数计算、API 网关、对象存储 OSS）搭建一个简单的文生图系统，实现用户输入文本并生成相应图像的功能。

随着全球水资源紧张加剧，我国面临严峻的水资源管理挑战。《十四五规划》提出构建智慧水利体系，通过科技手段提升水情测报和智能调度能力。基于大语言模型（LLM）的水利智能问答系统，利用自然语言处理技术，提供高效、准确的水利信息查询和决策支持，助力水资源管理智能化。该系统通过RAG技术和Agent功能，实现了对水利知识的深度理解和精准回答，适用于水利知识科普、水务治理建议及灾害应急决策等多个场景，推动了水利行业的信息化和智能化发展。

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。

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。

本项目旨在通过自然语言交互，结合通义千问AI模型，构建一个智能高考志愿填报系统。利用Vue3与Python，实现信息采集、AI推荐、专业详情展示及数据存储功能，支持响应式设计与Supabase数据库集成，助力考生精准择校选专业。（239字）

AI时代，评估成关键技能。通过错误分析、归类量化与自动化监控，系统化改进AI应用，应对幻觉等问题。Anthropic与OpenAI均强调：评估是产品迭代的核心，数据驱动优于直觉，让AI真正服务于目标。

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。

雷鸟创新X阿里云：AR眼镜接入通义大模型！

通义智文是阿里巴巴推出的大规模文档处理技术体系，旨在提升生产力效率。最初作为阅读工具发布，现已发展为涵盖文档解析、理解、生成等多方面的技术平台。通义智文支持超长文档处理、多模态文本解析，并在法律、教育等领域提供专业服务。其创新算法如VGT版面分析和Layout-LM多模态模型，显著提升了文档处理精度。应用场景包括PPT创作、故事绘本生成及法律文书审查等，赋能千行百业。

本项目利用CAMEL生成高质量的CoT数据，结合Unsloth对Qwen2.5-1.5B模型进行微调，并将结果上传至Hugging Face。通过详细步骤介绍从数据生成到模型微调的完整流程，涵盖环境配置、API密钥设置、ChatAgent配置、问答数据生成与验证、数据转换保存、模型微调及推理保存等内容。最终展示了如何优化问答系统并分享实用技巧。 [CAMEL-AI](https://github.com/camel-ai/camel) 是一个开源社区，致力于智能体扩展研究。欢迎在GitHub上关注并加入我们！

展望未来，开发者只需定义明确的目标，例如添加新的接口功能，而 AI Agent 则有能力在一个具备运行环境的Workspace 中，自主操控编辑器、终端和浏览器等工具，自动化完成一系列标准的软件开发任务。

让AI更通用的“通义”大模型，来了！

5%的产品死于"盲视"。本文不仅是一套竞品分析AI指令，更是一次从战术勤奋到战略觉醒的认知升级。教你如何利用AI构建全天候商业情报雷达，寻找巨头缝隙中的差异化生存之道，实现商业战场的降维打击。

本文将带你深入了解检索增强生成（RAG）技术的核心思想，解决大型语言模型（LLM）固有的知识局限和“幻觉”问题。我们将一步步拆解RAG的工作流程，从文档处理到向量检索，并提供一份基于Python的简易代码实现，助你快速上手，构建你的第一个RAG应用。