在使用 `dashscope` 库时，即使执行最简单的 `import` 操作也会报错。错误显示无法从 `dashscope.audio.asr.recognition` 导入名称 `Recognition`，提示可能与模块内部结构或版本兼容性有关。当前使用的 `dashscope` 版本为 1.23.2，Python 版本为 3.12。

Arthas jad（字节码文件反编译成源代码 ）

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！

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12月20日，中央网信办公布第九批深度合成算法名单。分析显示，教育、智能对话、医疗健康和图像生成为核心应用领域。文本生成占比最高（57.56%），涵盖智能客服、法律咨询等；图像/视频生成次之（27.32%），应用于广告设计、影视制作等。北京、广东、浙江等地技术集中度高，多模态融合成未来重点。垂直行业如医疗、教育、金融加速引入AI，提升效率与用户体验。

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。

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。

在AI高速发展的时代，算法备案是产品上线的必备资质。本文分享了如何在短短一个多月内一次性通过算法备案的成功经验。筹备阶段包括网站注册、公司资料准备、算法制度及安全保障的制定；技术资料准备阶段确保算法描述清晰、流程精确、风险防控到位；提交后耐心等待审核结果，最终成功公示。关键在于充分准备和团队协作，希望这些经验能助你顺利通过备案。

本方案整合CACA智能导航系统与基于RAG的大模型医疗问答系统，旨在提供高效、精准的肿瘤诊治支持。通过指南AI导航、知识图谱查询等功能，优化医生诊疗流程，提升患者服务质量，实现医疗资源的有效利用。

一文带你了解《AI 大模型助力客户对话分析》解决方案的优与劣

本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理（Tokenization与预测下一个Token），并解释了为什么会导致这些问题，接着我们利用CoT（思维链）方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因，最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。

基于Qwen-2.5 Instruct的大模型智能法庭预研，旨在通过智能化手段提高庭审效率、确保司法公正、降低运营成本。核心功能涵盖智能庭审助手、文书生成、案件检索与分析及智能协作平台，利用自然语言处理、多模态融合等技术，实现庭审记录实时生成、法律条款动态匹配、证据多维度解析等，服务于民事、刑事及行政案件。项目注重数据安全与隐私保护，同时规划了智能仲裁平台、跨区域法庭协作等未来扩展方向，为构建高效、公正的智慧司法体系奠定基础。

【10月更文挑战第20天】

“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。

指针作为函数参数时，可以实现输入和输出的双重功能。通过指针传递变量的地址，函数可以修改外部变量的值，实现输出；同时，指针本身也可以作为输入，传递初始值或状态。这种方式提高了函数的灵活性和效率。

随着前端技术的发展，微前端架构成为应对复杂大型应用的流行方案，允许多个团队使用不同技术栈并将其模块化集成。然而，这种设计在高交互性需求的应用中存在局限，如音视频处理、AI集成等。本文探讨了传统微前端架构的不足，并提出了一种新的分层式微前端架构，通过展示层与业务层的分离及基于功能的横向拆分，以更好地适应现代前端需求。

ChatGPT 的Canvas是一款简洁的代码辅助工具，提供快速复制、版本管理、选取提问、实时编辑、代码审查、代码转写、修复错误、添加日志和注释等功能。相较于 Claude，Canvas 更加简单易用，但缺少预览功能，适合一般开发者使用。

【10月更文挑战第14天】

【10月更文挑战第11天】

根据 Github Trendings 的统计，本周（2024年7月29日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python、Java、HTML 和 C 项目各有2项；TypeScript、JavaScript、Vue 和 Go 各有1项；另有1项非特定语言项目、1项 Dart 项目、1项 C++ 项目、1项 Rust 项目及1项 Jupyter Notebook 项目。这些项目涵盖了多种领域，如API开发、照片管理、PDF处理、AI技术等。

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。

通义万相文本绘图测评

使用Python爬取1688商品详情，涉及requests库抓取页面、BeautifulSoup解析HTML，安装必要库如requests、beautifulsoup4、pandas和lxml。通过get_page发送请求，BeautifulSoup解析提取如标题、价格等信息。数据处理后可使用pandas保存至CSV。注意遵守法律法规和网站政策，避免频繁请求。[代码片段及更多详情见链接

项目是关于一个博物馆知识图谱，上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块，如NLU、指代消解、实体对齐等任务，完全由LLM实现，本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的，遂开展了项目研发工作

本文探讨了开源与闭源软件在大模型技术发展中的角色，深入比较了两者在质量、安全、产业化、适应性和可靠性等方面的优缺点。开源软件得益于全球开发者社区，通常在创新和适应性上表现出色，但安全性和质量可能因分散的开发而有所波动。闭源软件则在代码质量和安全性上有一定优势，但可能限制了产业的协作与创新。 在商业模式方面，开源通常依赖服务和支持盈利，闭源则通过软件授权和订阅服务获利。开源模式的市场竞争更激烈，闭源模式则更注重市场份额和控制。企业需要根据自身情况选择合适的战略，有些可能会采用

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。

兄弟们，这不情人节快要到了，我该送女朋友什么🎁呢？哦，对了，差点忘了，我好像没有女朋友。 不过这不影响我们要过这个节日，我们可以学习技术。举个简单的🌰： 比如说，今天我们学习了如何画一颗炫酷的💗，以后找到了女朋友忘准备礼物了，是不是可以用这个救救场，🐶。

阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，不断推出各种创新的产品来满足用户的需求。近期，阿里云推出的向量检索服务引起了广泛关注。我作为一个长期关注云计算和人工智能领域的用户，也决定亲自体验一下这款产品，并在此分享我的评测感受。

本文描述在阿里云上从0开始构建个人/企业专属，具备私域知识库+LLM智能问答能力的网页版聊天机器人。网页采用streamlit实现，知识库技术方案使用了Lindorm AI数据服务平台知识库能力，LLM使用了开源ChatGLM2-6B。 Streamlit使用起来非常简便，可以让开发者快速（短则几十分钟即可）搭建一个具备公网访问能力的网页。尤其在人工智能开发上，可使用Streamlit快速搭建应用环境，让开发人员将更多精力集中在人工智能本身，本文从0开始详细讲解整个应用的构建过程，代码实现了一个简洁的具备公网访问能力的网页版聊天机器人。

通义听悟 AI 测试

本文介绍了如何利用阿里云云函数计算（FC）快速构建一个强大的通义千问AI助手。通过阅读本文，您将能够利用阿里云云函数计算（FC）快速体验义千问AI助手。