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Qwen3(千问3)于北京时间4月29日凌晨发布,是Qwen系列大型语言模型的最新成员,具备全系列、开源最强、混合推理等特性。它包括两款MoE模型(Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B)及六个Dense模型,支持119种语言。Qwen3在代码、数学和通用能力测试中超越行业顶尖模型,如DeepSeek-R1和Grok-3。其旗舰版Qwen3-235B-A22B仅需4张H20即可本地部署,成本为DeepSeek-R1的35%。此外,Qwen3原生支持思考模式与非思考模式切换,降低复杂任务门槛,并支持MCP协议优化Agent架构。
Qwen3是通义千问系列的最新模型,融合推理与非推理模式,兼具QwQ和Instruct模型能力。提供多种尺寸,包括235B-A22B、30B-A3B及六个Dense模型,大幅提升数学、代码、逻辑推理和对话能力,达到业界领先水平。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在多场景测试中表现优异,小型模型如Qwen3-4B性能媲美大模型。用户可在阿里云百炼平台免费体验各100万Token。
阿里云百炼控制台全新升级,更开放、高效、易用!主要变化包括:模型、应用等功能模块拆分,贴合使用场景;模型按“家族”聚类,搜索便捷;子业务空间授权入口调整,支持批量操作;应用相关功能集成在“应用”页面;新增MCP管理和广场,实现一键部署免运维,大幅降低开发门槛。
视觉丰富文档的高效检索与生成是自然语言处理领域的重大挑战。ViDoRAG(Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents)由阿里巴巴通义实验室、中国科学技术大学和上海交通大学联合提出,通过多智能体框架和动态迭代推理机制解决此问题。其核心包括多模态混合检索策略和多智能体生成流程,同时发布的ViDoSeek数据集,专为大规模文档集合设计,提供复杂推理与精准问答的评估基准。实验表明,ViDoRAG在准确率和效率上优于传统方法,未来将优化系统性能并降低计算成本。
本文介绍了如何在Java开发中通过跨语言编程,利用阿里云百炼服务平台的DeepSeek大模型生成公告内容,并将其嵌入前端页面。
本文介绍了如何创建并配置飞书应用及机器人,主要包括三个步骤:1. 登录飞书开发者后台,创建企业自建应用并添加机器人卡片和API权限;2. 创建AppFlow连接流,配置飞书平台凭证和阿里云百炼鉴权凭证,发布WebhookUrl,并在飞书开放平台配置事件订阅;3. 将机器人添加到群聊中,通过@机器人实现互动。以及通过AppFlow连接流集成阿里云百炼应用服务。此过程详细描述了从应用创建到机器人添加的全流程,帮助开发者快速集成飞书机器人功能。
阿里云百炼语音AI服务提供了丰富的功能,包括语音识别、语音合成、实时翻译等。通过`alibabacloud-bailian-speech-demo`项目,可以一键调用这些服务,体验语音及大模型的魅力,降低接入门槛。该项目支持Python和Java,涵盖从简单的一句话合成到复杂的同声传译等多个示例,助力开发者快速上手并进行二次开发。
本次活动旨在鼓励开发者围绕AI应用开发实训课中的音视频交互和多模态RAG能力,在实训群内上传智能体效果截图或视频。活动时间为2025年1月22日至3月31日,分为作品提交、评审和结果公布三个阶段。参与者需在阿里云百炼平台上创建应用,并在规定时间内提交作品。奖项设置包括磁吸充电宝、定制保温杯和折叠雨伞等丰厚礼品。所有作品必须为原创,且需使用阿里云百炼平台完成。详细操作指南及注意事项请参见活动页面。
本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用,特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景,如拍立淘、探一下和诗歌相机,展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。
本篇文章主要介绍了自定义插件2.0版本的常见问题。
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容,旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手,并通过不同的渠道(如网站、钉钉、微信公众号等)发布这些应用。
本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景,帮助开发者和技术小白快速上手,体验AI的强大能力,并探索企业级AI应用开发的可能性。
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阿里云与零一万物达成战略合作,成立“产业大模型联合实验室”。结合双方顶尖研发实力,加速大模型从技术到应用的落地。实验室涵盖技术、业务、人才等板块,通过阿里云百炼平台提供模型服务,针对ToB行业打造全面解决方案,推动大模型在金融、制造、交通等领域的应用,助力AI驱动的产业升级。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
本文介绍了阿里云百炼的CosyVoice语音合成大模型及其高并发调用优化方案。CosyVoice支持文本到语音的实时流式合成,适用于智能设备播报、音视频创作等多种场景。为了高效稳定地调用服务,文章详细讲解了WebSocket连接复用、连接池和对象池等优化技术,并通过对比实验展示了优化效果。优化后,机器负载降低,任务耗时减少,网络负载更优。同时,文章还提供了异常处理方法及常见问题解决方案,帮助开发者更好地集成和使用SDK。
本文介绍了通过API创建虚拟数据库,利用阿里云百炼/析言GBI平台实现数据查询、分析及可视化的方法。方案结合本地与云端资源,确保数据安全,同时提供灵活的API调用方式,支持按需调用析言的各项功能,有效降低已有本地数据库系统的迁移成本,提升数据分析效率。
本文介绍了阿里云“云知道”平台的云指针频道如何利用大模型实现从自然语言到SQL的转换,从而快速提供数据分析服务。通过阿里云AnalyticDB PostgreSQL版数据库存储数据,并结合析言GBI产品能力,实现了高效的数据查询与可视化展示。
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XiYan-SQL 是一种创新的多生成器集成Text-to-SQL框架,通过M-Schema增强模型对数据库结构的理解,结合ICL与SFT方法提升SQL生成质量和多样性,经实验证明在多个数据集上表现优异,特别是在Spider和SQL-Eval上取得了领先成绩。
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检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。
本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
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模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块,作为重要的大模型效果优化方式,用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集,调整参数训练模型,训练模型学习业务数据和业务逻辑,最终提高在业务场景中的模型效果。
模型训练是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块,作为重要的大模型效果优化方式,用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集,调整参数训练模型,训练模型学习业务数据和业务逻辑,最终提高在业务场景中的模型效果。
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流程编排是一种面向开发者的可视化开发工具,支持LLM、API、脚本等类型节点,旨在简化接入大型语言模型(LLM)流程,同时提供应用流程的全生命周期管理,包括流程的编排、试验、部署等,为开发者提供自定义AI应用开发一站式服务。
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