Qwen3:小而强,思深,行速
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。
全新开源通义千问Qwen3,它来了!
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。
千问APP来咯!会聊天,能办事,还免费!!
千问APP公测上线!基于全新Qwen3模型,打造全能AI助手,覆盖办公、地图、健康、购物等多场景,免费畅享智能聊天与办事体验。即刻下载,让AI成为你的日常伙伴。
阿里千问“驻桌”,阿里重构PC生产力
2025年11月26日,阿里巴巴宣布其AI大模型千问与夸克AI浏览器完成深度融合,做到了从手机端到PC端的无缝衔接,办公效率大大提升,同时夸克AI浏览器也释放了千问模型的能力。
实战分享 | 抛弃本地Whisper,我用“通义千问+Paraformer”构建了一套B站收藏视频RAG知识库
本文分享如何用阿里云DashScope“全家桶”(Paraformer语音转写+Qwen-Max推理+Text-Embedding-v4向量化)替代本地Whisper,构建轻量、高效、高精度的B站视频RAG知识库,解决显存不足、转写慢、中英识别差等痛点,实测速度提升20倍以上。
Agent与大模型的区别
本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等,擅长自然语言处理任务,如文本生成、翻译等;Agent则是自主的软件实体,能够在特定环境中感知、决策并执行任务,如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景,并总结了两者的核心差异和未来发展方向。
三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型!
本文详细介绍了如何在 Dify 中接入 Ollama 模型,包括模型添加、参数配置及常见问题解决。通过运行 Ollama 服务并与 qwen2:0.5b 模型交互,实现本地化大模型应用开发。同时提供了 Docker、Mac、Linux 和 Windows 平台上 Ollama 的部署与环境变量设置指南,帮助开发者快速上手。更多实战技巧可访问[编程严选网](http://www.javaedge.cn/)或关注作者的 Github 仓库。
AI学习全景图:从大模型到RAG,从工具到变现,一条从0到1的路线
告别碎片化学习!本文系统梳理AI知识五层结构:从基础认知到商业变现,提供完整学习路径与优质资源链接。帮你构建AI知识网络,实现从工具使用到能力落地的跃迁。
Docker+vLLM内网离线部署Qwen3 流程
本教程详解如何在A10四卡内网环境中,通过Docker+ vLLM离线部署Qwen3-32B/Qwen3-VL-30B-Instruct大模型。涵盖环境准备、镜像离线导入、模型下载、容器启动及参数调优,支持FP8/KV缓存/张量并行等高性能配置,助力安全高效私有化推理
ollama + qwen2.5-coder + VS Code + Continue 实现本地AI 辅助写代码
本文介绍在Apple M4 MacOS环境下搭建Ollama和qwen2.5-coder模型的过程。首先通过官网或Brew安装Ollama,然后下载qwen2.5-coder模型,可通过终端命令`ollama run qwen2.5-coder`启动模型进行测试。最后,在VS Code中安装Continue插件,并配置qwen2.5-coder模型用于代码开发辅助。
大模型应用:一文读懂TTS技术应用:基础入门到实战的全场景指南.18
本文系统讲解TTS(文本转语音)技术,涵盖原理、指标与实战:详解pyttsx3(离线)和gTTS(在线)两大入门方案,演示单文本播报、多语言生成、批量转换、情感模拟、实时提醒及Flask接口封装等全场景应用,并提供选型建议与常见问题解决方案。
深度解析智能体工作流(Agentic Workflows):核心概念、模式与应用
本文系统解析智能体工作流(Agentic Workflow),结合AI智能体的推理、工具与记忆能力,实现复杂任务的动态执行。内容涵盖核心概念、关键模式及实际应用,帮助读者全面理解其价值与挑战。
基于Spring AI Alibaba + Spring Boot + Ollama搭建本地AI对话机器人API
Spring AI Alibaba集成Ollama,基于Java构建本地大模型应用,支持流式对话、knife4j接口可视化,实现高隐私、免API密钥的离线AI服务。
【完全免费】VS Code 最好用的 12 款 AI 代码提示插件!!!
🎉 探索12款免费VSCode AI代码提示插件:Codeium、Codegeex、CodeFuse、TONGYI Lingma、Comate、iFlyCode、Fitten Code、Bito AI、Mintlify Doc Writer、Kodezi AI、aiXcoder、IntelliCode。这些插件提供智能补全、代码生成、注释、优化,支持多种语言,提升编程效率!🚀👩💻👨💻
DeepSeek——DeepSeek模型部署实战
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。
2026年智能体(Agent)怎么学?从入门到实战的全景避坑指南
2026年,AI进入“智能体元年”。本文系统解析智能体四大核心架构与Agentic Workflow设计模式,涵盖开发者、产品经理到业务人员的实战路径,助力把握AI代理红利期,实现从工具应用到架构创新的跃迁。
MNN × Qwen 实战:离线运行大模型的正确姿势
本期教程带你用MNN+Qwen在手机端部署大模型,从安装MNN Chat体验离线对话,到源码编译、模型转换与推理测试,再到Android/iOS移动端部署全流程实战,并提供精度与性能调优秘籍,助力端侧AI创新挑战赛。
大模型应用:CLIP 模型全维度解析:理解理论基础强化基础范例.16
CLIP是OpenAI提出的跨模态模型,通过对比学习将图像与文本映射至统一语义空间,实现零样本图文对齐。无需微调即可完成图像分类、图文检索等任务,显著降低标注成本,成为多模态AI的核心基础。
从入门到精通:手把手教你用LLaMA Factory微调专属大模型
大家好,我是AI博主maoku老师。你是否觉得大模型“懂王”式回答不够专业?微调正是破局关键!本文带你深入浅出理解微调原理,掌握LoRA、量化、对话模板三大核心技术,并手把手教你用LLaMA Factory零代码实践,四步打造专属Web安全专家模型。从数据准备到部署应用,全程实战,助你将大模型从“通才”炼成“专才”,实现个性化、低成本、高效率的AI赋能。
通义大模型:解码中国AI的"通"与"义"
“通义”取自中国传统文化中“通晓大义”,寓意技术与人文的结合。作为阿里巴巴旗下的超大规模语言模型,通义在知识蒸馏、动态稀疏激活和文化感知模块上实现三大突破,大幅提升效率与适切性。其已在医疗、司法、文化传播等领域落地,如辅助病历处理、法律文书生成及文物解说等。测试显示,通义在中文诗歌创作、商业报告生成等方面表现优异。同时,开放的开发者生态已吸引5万+创新者。未来,通义将探索长期记忆、自我反思及多智能体协作,向AGI迈进,成为智能本质的载体。其对中文语境情感的精准把握,更是中国AI“通情达义”的典范。
Node.js 快速上手:核心特点 + 安装指南
Node.js是Claude Code、OpenAI Codex等AI编程工具的必备运行环境。本文详解其JavaScript全栈、非阻塞I/O、跨平台等核心特性,覆盖Windows/macOS/Linux三端LTS版一键安装方法及常见问题排查,助开发者快速配置本地开发环境。(239字)
Cursor + qwen2.5-coder 32b 的配置方式
安装Cursor后,进入设置修改OpenAI基础URL为阿里云的DashScope接口,并添加Qwen2.5-Coder 32B模型。需先访问阿里云百灵控制台申请免费Key。配置完成后,即可使用该模型进行开发和测试。
一句话生成拓扑图!AI+Draw.io 封神开源组合,工具让你的效率爆炸
一句话生成拓扑图!next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io,通过自然语言秒出架构图,支持私有部署、免费大模型接口,彻底解放生产力,绘图效率直接爆炸。
vLLM 架构学习指南
本指南深入解析vLLM高性能推理引擎架构,涵盖核心创新PagedAttention与连续批处理技术,结合代码结构、学习路径与实践建议,系统指导用户从入门到贡献源码的全过程。
使用 yt-dlp 二次开发, 快速下载 YouTube等平台高清视频工具开发
想从多个平台下载高清无水印视频?本文教你使用 `yt-dlp` 工具轻松实现!支持 YouTube、B站、抖音等主流平台,提供代码示例与解析,涵盖批量下载、字幕提取、音频分离等高级功能。无论你是开发者还是普通用户,都能快速上手,高效获取所需视频资源。
📢 我们发布了新一代端到端语音交互模型 Fun-Audio-Chat!
通义百聆开源Fun-Audio-Chat(8B),支持端到端语音交互,具备情感感知与任务执行能力。在多榜单同尺寸模型中排名第一,支持高精度语音理解、情感识别与Function Call,高效低延迟,已全面开放代码与权重,欢迎体验!
一个提示词模板,搞定抖音短视频脚本创作
专为技术人打造的抖音脚本提示词模板,结构化拆解短视频创作套路,结合DeepSeek、通义千问等AI工具,快速生成可执行脚本框架,助力技术分享、产品演示高效落地,30秒讲清重点,开头抓人、节奏紧凑、完播率提升。
AgentScope 1.0 全面进化,从原型走向产业落地!
AgentScope全新升级,打造生产级智能体生态:推出开箱即用的Alias、EvoTraders等应用,支持多场景落地;强化基建,实现动态技能扩展、白盒化运行与多语言支持;集成语音交互、数据工程等能力,提供从开发到部署的全链路解决方案。
MAI-UI 开源:通用 GUI 智能体基座登顶 SOTA!
MAI-UI是通义实验室推出的全尺寸GUI智能体基座模型,原生集成用户交互、MCP工具调用与端云协同能力。支持跨App操作、模糊语义理解与主动提问澄清,通过大规模在线强化学习实现复杂任务自动化,在出行、办公等高频场景中表现卓越,已登顶ScreenSpot-Pro、MobileWorld等多项SOTA评测。
构建AI智能体:二十九、Text2SQL:告别繁琐SQL!用大模型自助生成数据报表
Text2SQL技术通过自然语言处理将用户查询转换为SQL语句,解决企业数据查询效率低下的痛点。该技术包含语义理解、模式对齐、SQL生成和优化等核心处理过程,核心组件包括自然语言理解模块、Schema管理模块和SQL生成模块。文章介绍了闭源和开源模型的选择策略,并提供了基于Function Calling的Text2SQL实现示例,展示如何安全高效地将自然语言转换为数据库查询。
向量数据库终极指南:AI开发者的进阶手册
本文深入解析向量数据库的原理与实战应用,涵盖其在AI系统中的核心作用、关键技术(如HNSW、PQ、LSH)、相似性搜索、元数据过滤及无服务器架构优势。适合开发者和AI从业者学习提升。
通义大模型使用指南之通义千问
本文介绍了如何注册并使用通义大模型,该平台提供了通义千问、通义万相和通义听悟三大功能。通义千问包含对话和百宝箱两个子功能。在对话中,用户需按照特定格式提问,如设定角色、背景等,但实际体验中,回复可能不够理想。百宝箱提供不同场景的应用,如健身教练和办公助理。通过示例展示了健身计划的生成,但与专业教练相比仍有差距。对于职场问题,通义千问的回答显得较为通用,难以满足个性化需求。
通义万相2.5-图生视频-Preview,模型使用指南
该表格展示了多个设计场景,包括模型选择、复制粘贴提示词与图片、一键生成视频等步骤。每个步骤配有详细描述及示意图,呈现了不同主题和风格的设计构思与实现方式。
大模型应用:基于 SpeechT5 的自媒体多角色剧情配音系统:架构、细节与实践.20
本系统基于SpeechT5模型,专为自媒体打造多角色剧情配音解决方案:支持中英文、多音色(青年/中年男女等)、语速音调调节;覆盖剧本解析→语音合成→音频拼接→SRT/ASS字幕生成→项目报告全流程;提供Web可视化界面与批量处理能力,显著降低配音成本与门槛。
通义千问Image模型使用指南
该表格展示了多个设计场景,包括模型选择、复制粘贴提示词、一键生图等步骤。每个步骤配有详细描述及示意图,呈现了不同主题如商业海报、IP主视觉、品牌包装、街拍风格等的设计构思与实现方式。
2025年前端框架是该选vue还是react?有了大模型-例如通义灵码辅助编码,就不用纠结了!vue用的多选react,react用的多选vue
本文比较了Vue和React两大前端框架,从状态管理、数据流、依赖注入、组件管理等方面进行了详细对比。当前版本和下载量数据显示React更为流行,但Vue在国内用户量增长迅速。Vue 3通过组合式API提供了更灵活的状态管理和组件逻辑复用,适合中小型项目;React则更适合大型项目和复杂交互逻辑。文章还给出了选型建议,强调了多框架学习的重要性,认为技术问题已不再是选型的关键,熟悉各框架的最佳实践更为重要。
大模型应用:文本转语音实践:Tacotron2预训练模型和SpeechT5模型应用.19
本文详解Tacotron2与SpeechT5两大主流TTS模型:前者是经典序列到序列架构,语音质量高、原理清晰;后者为微软轻量统一模型,支持多语言、多说话人及语音克隆。内容涵盖原理、代码实战、音色定制与语速调节,适合初学者系统入门。
用AI提示词搞定基金定投:技术人的理财工具实践
本文将AI提示词工程应用于基金定投,为技术人打造一套系统化、可执行的理财方案。通过结构化指令,AI可生成个性化定投策略,覆盖目标设定、资产配置、风险控制与动态调整,帮助用户降低决策门槛,规避情绪干扰,实现科学理财。
渗透技术--sqlmap使用
Sqlmap是一款自动化SQL注入工具,支持MySQL、Oracle、PostgreSQL等多种数据库。它可扫描并利用URL中的SQL注入漏洞,提供丰富的参数选项,如查询数据库、表、字段,支持POST注入、代理设置及写入文件等功能,适用于安全测试与漏洞评估。
大模型应用:循序渐进掌握CLIP:领悟训练推理过程的进阶特性.17
本文系统解析CLIP模型:从跨模态对比学习原理、零样本能力本质,到双塔架构、训练机制(InfoNCE损失、温度参数τ)与推理应用(分类/检索/标注),辅以多模板提示工程等实战技巧,揭示其“用图文相关性替代任务学习”的核心思想。
大模型部署算力账本:手把手教你算清GPU显存这笔账
本文详解大模型部署中GPU显存计算的关键:以Llama 70B为例,拆解模型权重、KV Cache、其他开销三大部分,揭示高并发下显存需求超1TB的真相,并提供量化、并行优化等降本策略,助你精准规划硬件投入,避免资源浪费或服务崩溃。
解决 VSCode 安装通义灵码后左侧菜单栏不显示按钮的问题
在 VSCode 中安装通义灵码插件后,若左侧活动栏未显示图标,可通过右键选中代码触发插件面板,并将其图标拖至左侧栏固定,便于后续快速使用。