用大模型自动做笔记、提取PPT、整理访谈，阿里云AI新产品“通义听悟”开放公测

AI Agent指挥官是多智能体系统的调度与治理中枢，通过任务拆解、角色分配、Prompt统一管控及闭环反馈，将大模型“个体智能”升维为可控、可解释、可扩展的“组织智能”，赋能企业级智能协同与产业落地。（

在大模型落地产业的浪潮中，成都AI智能体产业基地正崛起为西南AI枢纽。AI Agent指挥官作为新职业角色，通过Prompt设计、Workflow编排与多智能体协同，推动AI从“能聊天”到“会办事”的跃迁，成为企业智能化转型的核心调度者。

本文分享Java开发者接入AI大模型的实战经验，从跨语言调用的坑到手动封装HTTP接口的繁琐，最终通过原生Java框架JBoltAI实现高效落地。该框架深度融入Spring生态，支持统一API调用主流大模型，提供高并发、熔断降级等企业级能力，助力Java团队零成本平滑集成AI能力，提升开发与运维效率。

智能体时代已至，执行者正被系统取代。真正稀缺的不是会用AI的人，而是能定义目标、设计流程、掌控结果的“领航员”。从操作AI到指挥AI，未来价值取决于你站在哪一层。

合肥高维数据首创PDF内嵌字体水印技术，通过微观重构字体结构，实现水印无感嵌入、精准提取，兼具隐形性与抗干扰能力。广泛应用于企业保密、版权保护、法律审计与教育领域，为每份文档赋予唯一“数字身份证”，重新定义文档安全新标准。（238字）

祝贺东航首飞全球最长单程航线！通义千问和 AI 网关助力推出首个行程规划 Agent。

奥维数字科技凭借对AI技术的深耕与水利场景的深刻理解，打造出奥维水利算法云这一核心解决方案，将AI能力渗透到大坝安全、洪水预报、淹没分析等关键环节，以“精准、实时、可进化”的服务特性，为水利行业智能化升级提供了可落地的技术范式。奥维通过“AI+水利”的实践证明，人工智能并非简单的“技术叠加”，而是能从“数据处理、模型优化、决策支撑”三个核心环节重构水利工程的运行模式：它让大坝监测更精准、洪水预报更及时、应急响应更科学，也让水利决策从“经验驱动”转向“数据驱动”。

很多企业常常以服务对象来判断角色，比如“我做toB业务，就是技术支持者”“我做toC产品，就是服务提供者”。但事实上，这种判断方式并不准确。

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。

本课程通过“AI调酒师”项目实战，讲解如何使用通义灵码与Qwen3-Coder模型结合阿里云百炼平台，从需求分析、前端界面搭建、后端服务调用到整体部署的全流程开发。内容涵盖Bento UI设计、Tailwind CSS布局、语音识别与大模型内容生成，并结合MCP服务实现设计稿驱动开发，帮助开发者快速构建趣味AI应用，提升产品落地能力。

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。

比亚迪与阿里云深度合作，将通义大模型应用于智能座舱和营销服务。通过通义万相，腾势推出“AI壁纸”功能；借助通义星尘，实现“心理伴聊”等情感陪伴场景。阿里云Mobile-Agent智能体落地比亚迪座舱，支持复杂语音操作，如查询淘宝物流、订火车票等。该方案基于全视觉解决技术，具有强泛化能力，未来双方将持续拓展更多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。

本文分享了作者在AI领域的创作心得与技术见解，涵盖从获奖经历到大模型核心技术的深入解析。内容包括大模型推理过程、LLM类型、prompt工程参数配置及最佳实践，以及RAG技术和模型微调的对比分析。同时探讨了AI对社会和个人的影响，特别是在deepseek出现后带来的技术革新与应用前景。适合希望了解AI大模型技术及其实际应用的读者学习参考。

一文带你多维度了解通义灵码

日前，全球最大的开源大模型社区HuggingFace和国内权威大模型评测平台OpenCompass分别公布了最新的开源大模型排行榜，阿里云通义千问（Qwen-72B）力压Llama2等国内外开源大模型在两个排行榜上同时登顶榜首。

本报告对ooderAgent Nexus v0.6.5开展五大核心场景测试：服务发现（UDP广播，100%成功率）、三层代理协同、多网络适配、并发性能（50并发吞吐349.7 req/s）及异常恢复能力。全部测试通过，验证其具备局域网生产落地基础，适用于个人及小型企业场景。（239字）

审稿人看论文只用15分钟，结构决定生死。大多数被拒论文并非数据不行，而是逻辑崩塌。本文提供一套博导级AI指令，通过逆向工程和审稿视角，帮你快速构建逻辑严密、符合规范的论文框架，将写作效率提升10倍，从根源上降低拒稿风险。

面对厚重的考试教材无从下手？本文提供一套基于逆向教学设计的AI指令，能将复杂的考试大纲瞬间转化为带权重、有路径的“作战地图”。拒绝盲目努力，用AI开启上帝视角，精准攻克重难点。

AIGC正加速从技术走向产业落地，万亿市场规模催生全链条人才需求。北京、上海政策加码，算力基建完善，2025-2027年成关键窗口期。七大核心岗位——AIGC工程师、大模型训练师、AI工程师等全面爆发，覆盖技术到应用各层级，高薪抢人成常态。工信部认证加持，职业前景广阔，人人皆可入局，抢占AI时代新风口。

会议开完责任不清、决策模糊?本文分享一个会议纪要AI生成指令,能从混乱的会议讨论中提取决策事项、分配责任人、明确时间节点。支持DeepSeek、通义千问等国产AI,15分钟生成结构完整的专业纪要,把口头约定变成书面契约,让团队协作更透明高效。

`trtllm-serve` 是 TensorRT-LLM 官方推理服务工具，支持一键部署兼容 OpenAI API 的生产级服务，提供模型查询、文本与对话补全等接口，并兼容多模态及分布式部署，助力高效推理。

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。

使用`@Scheduled`注解实现方法周期性执行，支持固定间隔、延迟或Cron表达式触发，基于Spring Task，适用于日志清理、数据同步等定时任务场景。需启用`@EnableScheduling`，注意线程阻塞与分布式重复问题，推荐结合`@Async`异步处理，提升任务调度效率。

最新一期LiveBench榜单显示，阿里云旗舰模型Qwen3-235B-A22B荣登全球开源模型冠军，小尺寸Qwen3-32B位列Top3。千问3在指令遵循能力上超越多个顶级闭源模型，位居全球第一。该评测由图灵奖得主Yann LeCun发起，采用动态防污染机制，确保公平性。千问3支持119种语言，具备混合推理架构与强大Agent能力，现已上线阿里云百炼平台，提供免费体验与API调用。

本文探讨了如何利用阿里云通义千问大模型，结合中国抗癌协会（CACA）编撰的《中国肿瘤整合诊治指南》，打造新一代智能化临床决策支持系统。该系统通过分层架构设计，实现智能问答、临床决策支持和患者管理等功能，显著提升了医生的工作效率和治疗方案的科学性。

阿里通义千问大模型加持，专攻音视频生产力的「听悟」来了

AI Agent工程实践中，“第一版越笨，项目越成功”正成共识：所谓“笨”，是主动限制决策自由度，优先保障可控性、可追踪与可复现。以显式流程替代隐式推理，用结构化设计换取稳定性与可观测性，为长期演进筑牢根基。

本文揭示AI智能体“浮光行为”这一隐性风险：仅机械执行表层指令，缺乏目标理解、状态记忆与自我修正能力。提出AI Agent搭建师三阶成长路径——从工具整合者，到流程架构师，再到行业专家，并给出构建业务闭环、沉淀底层逻辑、实现人机协同的工程破局方法。（239字）

本文深入浅出地讲解了如何让大模型真正懂你的业务。针对开源模型“胡说八道”的痛点，系统拆解CPT、SFT、DPO三大微调技术，结合Qwen 2.5、Llama 3等主流模型实战对比，并手把手指导数据准备、环境配置与训练优化，助你用低成本打造专属AI专家，少走半年弯路。

想让AI助手记住自己叫什么名字？就像教小孩背诵身份证信息一样简单！通过LlamaFactory的SFT微调，你的AI不仅能记住自己是谁，还能在千万个问题中准确回答身份信息。从技术小白到微调高手，一篇文章搞定！ #人工智能 #LlamaFactory #模型微调 #AI助手

语义分割结合OCR，实现文档像素级理解，精准识别标题、表格、签名等元素，破解传统OCR无法解析版面的难题。通过深度学习与多模态融合，将复杂合同转化为可编辑、可分析的结构化数据，助力智能文档处理迈向“机器认知”新阶段。（238字）

你的AI助手老是答非所问、胡编乱造？别急，可靠RAG技术专治各种"AI幻觉症"！通过文档相关性检查、幻觉检测和来源追溯，让你的智能客服从"胡说八道王"变身"靠谱答题员" #人工智能 #RAG #智能客服 #幻觉检测

随着AI搜索兴起，信息获取从关键词匹配转向语义理解。本文深入解析GEO（生成式引擎优化）技术原理，对比SEO与GEO的核心差异，揭示RAG、向量化检索的底层逻辑，并介绍如何通过真实用户行为模拟实现精准监测，助力企业构建面向AI时代的内容优化体系。

阿里云百炼｜全妙，是面向政企、媒体等专业领域的智能创作平台，集“妙策、妙搜、妙笔、妙读”于一体，覆盖公文撰写、合同审查、标书生成、内容采编等高合规场景，助力用户降本增效，释放创造力。

AI浪潮重塑就业，“AI智能体IP操盘手”应运而生。大学生可借专业背景与数字技能，打造虚拟IP，实现轻创业。掌握提示词、低代码平台，赋予AI人格与商业价值，开启职业新蓝海。

当敏感信息遭偷拍、打印外泄或录音外传，隐形数字水印如“数据守护者”悄然溯源，精准锁定泄密源头。跨屏幕、纸质、音视频等多介质，实现“电-光-电”“电-纸-电”“电-空-电”全链路追踪。从军工到金融，从会议到协作，水印技术正构筑数据安全“最后一公里”防线。AIGC时代，更将融合AI与区块链，守护数字真实性。

本文深入探讨RAG项目中PDF解析的痛点与解决方案，分析LangChain默认工具的局限性，提出专业级文档处理架构设计与工具选型策略，涵盖表格图像处理、多模态解析与可扩展管道实现，助力提升RAG系统效果。

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。

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。

通义实验室自然语言智能团队发布并开源了VRAG-RL，一种视觉感知驱动的多模态RAG推理框架。它能像人一样“边看边想”，通过粗到细的视觉仿生感知机制，逐步聚焦关键区域，精准提取信息。VRAG-RL结合强化学习与多专家采样策略，优化检索与推理路径，在多个视觉语言基准数据集上表现出色，显著提升准确性和效率。项目已发布技术方案并开源代码，支持快速部署和二次开发。

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。