Arthas dashboard（当前系统的实时数据面板）

通义实验室联合阿里云百炼发起有奖征文活动！使用Qwen3+MCP Sever搭建Agent，即有机会瓜分1亿Tokens大奖与限定周边。活动时间：5月6日-5月30日征稿，投稿需包含技术文档、故事分享、演示视频及知识产权承诺书。突出技术创新与场景应用，传播潜力更大！扫码报名并分享至社交平台还有额外抽奖机会，赢定制好礼！

本指南介绍如何在鸿蒙 Next 系统中对接 AI API，实现文字对话功能。首先通过 DevEco Studio 创建项目并配置网络权限，选择合适的 AI 服务（如华为云或百度文心一言）。接着，使用 Node.js 转发请求，完成客户端与服务器端代码编写。最后进行功能测试与优化，确保多轮对话顺畅、性能稳定。此过程需严格遵循开发规范，充分利用系统资源，为用户提供智能化交互体验。

刚接触AI和PyTorch，理解“张量（Tensor）”是入门关键。张量可类比为Java中的多维数组，但更强大，尤其在AI领域支持GPU加速、自动求导等特性。它不仅能高效存储数据，还能进行复杂运算，是深度学习的核心数据结构。掌握张量的维度、数据类型及GPU加速特性，对学习PyTorch至关重要。

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。

Java中的自动类型转换（隐式类型转换）是指编译器在无需显式指定的情况下自动将一种数据类型转换为另一种类型。这一特性简化了代码，提高了可读性，并在多态中发挥了重要作用。例如，在数学运算时，较小类型会自动转换为较大类型以避免精度损失；在面向对象编程中，子类对象可以自动转换为父类引用，增强了代码的灵活性和兼容性。此外，它还使得数组和集合的使用更加方便，整体上让编程更加优雅和高效。

本周Github Trendings共有15个项目上榜，按开发语言汇总，Python项目最多，共8项；TypeScript项目6项；HTML、Lua、Jupyter Notebook、Dart和C++各1项。亮点项目包括增强人类能力的开源框架Fabric，自托管游戏流主机Sunshine，以及多种AI驱动的工具和平台，如Khoj、Ente和Dataherald等。这些项目不仅在技术创新上有所突破，还在社区中获得了广泛的关注和支持。

本文主要演示了如何使用python脚本快速调用智能对话机器人API接口，在参数获取的部分给出了具体的获取位置截图，这部分容易出错，第一次使用务必仔细参考接入参数获取的位置。

【7月更文第2天】阿里云的通义万相是款AI绘画工具，让用户通过文本描述创建个性化头像。首先，注册阿里云账号并登录平台。明确头像风格、特征和背景，然后在平台上选择“文本生成图像”，输入详细描述。设定尺寸后提交生成。系统会提供多个选项，用户可选择、调整或重新生成。满意后下载头像，应用于社交平台。记得提供清晰的描述以获取最佳效果，勇于探索不同的创意组合。通义万相，让AI助你实现艺术想象。

本篇文章详细阐述了如何利用LangChain框架构建一款Python工具，该工具能够调用通义千问大模型来查询和获取阿里云资源信息。

今天，2023云栖大会进行至第2天。 本届云栖大会，我们发布了千亿级参数规模的大模型通义千问2.0、一站式模型应用开发平台阿里云百炼以及8个行业大模型，同时全面升级了人工智能平台PAI，并对超40款云产品提供了Serverless的能力，推出全球首款容器计算服务ACS。

数智洞察｜通义大模型如何助力产业真正智能化

阿里版ChatGPT「通义千问」邀请测试，我们第一时间试了试

如何向大模型注入知识？达摩院通义对话模型SPACE系列探索

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。

本文探讨企业级AI应用落地难题，分析为何许多AI项目上线后无人问津，指出核心在于真实业务需求复杂、数据割裂导致检索效率低下。文章提出通过构建融合AI数据底座，实现多模态数据统一存储与混合检索，并结合实战Demo展示如何提升AI应用效果，助力企业真正发挥AI的商业价值。

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。

本文深入解析Agentic AI协议的四大核心协议——MCP、A2A、ACP与ANP，涵盖技术特性、应用场景及选型指南，助你掌握多代理协作系统构建要点。

B站接入通义千问Qwen3等模型打造智能体InsightAgent，提升商业平台“花火”和“必达”的效率。花火实现商单成交效率提升5倍以上，必达数据洞察效率提升3倍以上，推动分钟级投放决策。

Arthas watch （方法执行数据观测）

2025年3月12日，国家网信办公布第十批深度合成算法通过名单，共395款。主要分布在广东、北京、上海、浙江等地，占比超80%，涵盖智能对话、图像生成、文本生成等多行业。典型应用包括医疗、教育、金融等领域，如觅健医疗内容生成算法、匠邦AI智能生成合成算法等。服务角色以面向用户为主，技术趋势为多模态融合与垂直领域专业化。

### 2024年AI的破局与法律行业应用 随着ChatGPT、Kimi等大模型的出现，AI在语言理解和生成上取得显著突破。案件云平台推出「AI智能填充」功能，通过上传图片或PDF，AI能快速识别并提取关键信息，自动填充案件表单，极大提高了律师的工作效率和准确性。用户只需三步：创建案件、上传文件、确认信息，即可完成案件录入，告别繁琐输入，减少人工错误。

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。

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。

人工智能在多个领域广泛应用，包括：医疗领域的疾病诊断、药物研发和医疗机器人；交通领域的自动驾驶和智能交通管理；金融领域的风险评估、金融诈骗检测和投资决策；教育领域的个性化学习和智能辅导；工业领域的质量检测和生产流程优化；家居领域的智能家居系统，如智能音箱和智能灯具等，极大提升了各行业的效率与服务质量。

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。

今天，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中，通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5，正在加速追赶GPT-4。通义千问APP在各大手机应用市场正式上线，所有人都可通过APP直接体验最新模型能力。

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

通义万相、ModelScopeGPT等亮相2023世界人工智能大会

你搜到的这些“通义千问”，都是假的！

怎么说呢 赶紧加油吧 距离gpt3.5 差好远。

达摩院智能对话技术升级-更人类，更温暖-通义对话大模型SPACE加持下的新一代对话智能-

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。

moneyControllerApp（MCA）是一款基于鸿蒙HarmonyOS Next开发的个人财务管理应用，采用端云一体化架构，支持多设备协同与数据实时同步。应用通过DevEco Studio集成Cloud Foundation Kit，实现高效云端联动，具备登录注册、主页导航、钱包管理、个人信息维护及支付功能，界面简洁，操作流畅，助力用户智能化管理财务。项目开源，支持二次开发。

阿里云发布Qwen3-Coder，具备卓越自主编码能力，支持超长上下文窗口与工具调用，结合Bolt与AnalyticDB Supabase，实现高效开发。

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。