通义灵码现在已经全面支持 Qwen3，并正式上线编程智能体，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可以根据开发者的诉求，使用工程检索、文件编辑、终端等工具，端到端地完成编码任务。

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。

通义两大模型，正式开源！

本文展示了使用CAMEL多智能体系统的Workforce模块创建一个黑客松评审团，通过多个性格各异的智能体协作，对项目进行评审。系统设置了具备不同人格和评审标准的智能体，如注重技术细节的工程师和追求创新的创业者。 评审团对一个基于CAMEL-AI的个性化学习助手项目进行了评价，该项目致力于解决教育个性化不足的问题。智能体们一致认为项目技术扎实、创新性强，但部分功能尚待完善。 文章展示了Workforce模块在复杂任务处理中的高效性，并鼓励将该示例扩展到更多需要多样化视角的应用场景。

marco-o1 + ollama + Open-WebUI 实现 o1 的折叠推理效果

2022年中国上市企业ESG报告数据集，涵盖制造、能源、金融、科技等行业，通过Qwen2.5大模型实现报告自动收集、解析、清洗及可视化生成，支持单/多Agent场景，大幅提升ESG数据分析效率与自动化水平。

在数字化时代，水利行业的智能化管理尤为重要。本文介绍了基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的水利知识问答系统的开发过程。该系统结合了前沿AI技术和水利专业知识，通过构建全面的水利知识库，优化用户体验，确保系统的灵活性和可扩展性。项目展示了AI技术在垂直领域的巨大潜力，为水利行业的智能化发展贡献力量。

随着数字化转型的推进，企业愈发重视客户互动数据的价值。阿里云推出了一套基于AI大模型的客户对话分析解决方案，通过自动化手段分析大量客户对话数据，提取有价值信息，优化服务流程，提升客户体验。本文将结合技术文档和实际体验，全面评测这一解决方案。

`<limits.h>` 是 C 标准库中的头文件，定义了各种基本数据类型的大小限制和特性，如 `CHAR_BIT`、`CHAR_MIN`、`CHAR_MAX` 等，涵盖了整数和字符类型的极限值。它提供了关键的宏常量，帮助程序员理解变量范围，确保代码的正确性和可移植性。

我期待未来计算机领域融合人性与智能，AI伙伴懂得人类情感，量子计算带来革命性变化。数字鸿沟将缩小，信息普惠全球，同时关注环保与可持续性，发展绿色计算。计算机系统将更安全，抵御网络威胁，保护用户隐私。最后，希望计算机科学教育普及，激发更多人投身科技创新，共创美好未来。

近期开源社区陆续出现了千亿参数规模以上的大模型，这些模型都在各项评测中取得杰出的成绩。今天，通义千问团队开源1100亿参数的Qwen1.5系列首个千亿参数模型Qwen1.5-110B，该模型在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。

通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者编码。 通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手，基于海量优秀开源代码数据集和编程教科书训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，自动生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等，此外还具备代码解释、智能研发问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 使用场景调优，为开发者带来高效、流畅的编码体验。

python对话通义千问

如何向大模型注入知识？达摩院通义对话模型SPACE系列探索

本文探讨了如何通过微调文本嵌入模型提升特定领域任务的检索效果，重点介绍对比学习原理及五步实践流程，适用于AI招聘等场景，助力精准匹配用户查询与内容。

本文探讨了人工智能驱动下测试左移理念在软件工程中的重要性，分析测试工程师在需求评估、AI代码生成及遗留系统优化中的关键作用，揭示AI带来的挑战与机遇，并指出测试工程师需提升技能、关注合规与可维护性，以在AI时代保障软件质量。

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。

Arthas jad（字节码文件反编译成源代码 ）

本文介绍了通过DeepSeek生成一个基于Spring AI的在线AI聊天助手项目的全过程。项目采用JDK17+Spring AI+Thymeleaf+Spring Web技术栈，实现了一个简单的聊天界面，用户可输入内容并获得DeepSeek返回的结果。文章详细描述了从需求明确、项目结构设计到配置参数启动的步骤，并展示了核心代码片段如pom.xml、application.properties及主要Java类文件。尽管功能简单，但体现了AI在编程领域的高效应用，未来有望进一步优化上下文记忆等功能，提升开发体验与效率。

DeepSeek R1是基于Transformer架构的先进大规模深度学习模型，2025年1月20日发布并开源，遵循MIT License。它在自然语言处理等任务上表现出色，高效提取特征，缩短训练时间。阿里云推出的满血版方案解决了服务器压力问题，提供100万免费token，云端部署降低成本，用户可快速启动体验。虽然回答速度有待提升，但整体表现优异，备受关注。

雷鸟创新X阿里云：AR眼镜接入通义大模型！

算法备案文档撰写中，许多开发者遇到越改问题越多的困境。主要原因包括：缺乏明确指导标准、对算法理解不深、部门间沟通协作不足、审核反馈机制缺失及撰写人员专业性不足。为解决这些问题，建议深入学习备案要求、加强算法研究、建立有效沟通机制、严格审核反馈，并寻求专业人士帮助。通过这些方法，可以提高文档质量，确保顺利通过审核。

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。

通义灵码新功能体验分享

“NoSuchProviderException”是Java中的一种异常，通常在尝试使用未安装或未正确注册的安全提供者时抛出。解决方法包括确保所需的安全提供者已正确安装和配置，或在代码中显式添加提供者。

本文介绍了通过Claude.ai生成并优化Web版贪吃蛇游戏的过程，展示了其强大的代码生成功能及用户友好的界面设计。从初始版本的快速生成到根据用户反馈调整游戏速度，再到提供多种实用工具如文件管理、版本控制和一键部署，Claude.ai不仅是一个代码助手，更像是一个全面的serverless开发平台。文中还呼吁国内厂商关注此类技术的发展。

一个月前，o1发布时，虽然让人提前体验，但自己并未进行测试。近期终于有机会使用，却仍忘记第一时间测试。本文通过两个测试案例展示了o1的强大能力：一是关于丹田及练气的详细解答，二是解决一道复杂的中学生物理奥赛题。o1的知识面广泛、推理迅速，令人印象深刻。未来，或许可以通过赋予o1更多能力，使其在更多领域发挥作用。如果你有好的测试题，欢迎留言，一起探索o1的潜力。

【10月更文挑战第5天】随着人工智能（AI）技术的不断发展，大规模预训练模型正逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力。阿里云通义大模型作为阿里云推出的企业级AI解决方案，通过深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等前沿技术，助力企业在多样化场景中实现创新和突破。本文将详细介绍阿里云通义大模型的技术原理、应用场景及其在企业智能化转型中的独特优势，帮助企业更好地理解和利用这一前沿技术。

摘要（Markdown格式）： 了解**复杂度守恒定律**，源于1984年，指出应用的复杂性无法消除，只能转移。在探究设计模式时，发现了**桥接模式**。桥接模式通过组合而非继承处理多维度变化，避免类爆炸问题。当图形颜色和类型变化时，原本的抽象类和实现类会导致大量类产生。通过桥接模式优化，将颜色和形状解耦，实现了更灵活的结构。

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。

本实验将基于函数计算，让您一键在阿里云上部署自己的对话机器人，快来打造自己的AI小助理吧！本实验答疑钉钉群：29290019867。

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

大模型的风潮还未停歇，国内大模型的研发也正如火如荼地开展着。你试用过哪些大模型呢？你觉得哪一款产品最适合开发者呢？你有想过训练出自己的大模型吗？这不就来了！ 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。点击链接，立即开启模型开源之旅：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary

通义灵码是阿里云推出的智能编程平台，基于Qwen3大模型与MCP服务生态，重新定义现代软件开发范式。本文测评聚焦其四大核心功能：编程智能体（自主决策开发）、MCP工具生态（加速开发流程）、记忆感知（个性化体验）及深度开发能力（智能推荐与解释）。实测数据显示，相比传统开发，效率显著提升，如API开发提速300%。展望应用场景包括低代码开发、DevOps自动化及教育领域等。总结建议增强多语言支持、优化复杂逻辑并建立开发者社区知识库。

ParScale是一种新的模型扩展路线，通过并行计算增强模型能力，无需增加参数量。它引入多个并行流处理输入，动态聚合输出，显著提升性能，尤其在数学和编程任务中表现突出。相比传统方法，ParScale仅增加1/22的内存和1/6的延迟，适合边缘设备。研究还提出两阶段训练策略，降低训练成本。未来将探索更多模型架构和大数据场景下的应用潜力。

自定义linux脚本用于快速jar包启动、停止、重启

Aipy是一款结合LLM与Python的智能工具，用户通过简单指令即可让LLM分析并生成代码，实时解决问题。本次v0.1.28版本新增联网搜索、案例分享等功能，并引入混元和Qwen模型。测评中，三个模型完成“618平板选购攻略”任务表现各异：deepseek-v3界面精美、信息全面但价格有偏差；hunyuan-turbos-latest信息不全但界面简洁；qwen-plus-latest推荐合理但数据失真。总体而言，Aipy在操作友好性和分析界面上显著提升，适合解决实际问题。

Arthas mc（Memory Compiler/内存编译器 ）

通义万相2.1首尾帧模型开源！细节真实生动+过渡丝滑，指令遵循表现出色！

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。