
由通义千问驱动的人形机器人具身智能Multi-Agent系统
申昊科技人形机器人小昊,集成通义千问多模态大模型的具身智能系统,旨在讲解销售、迎宾表演等场景。机器人通过语音、动作等方式与用户互动,利用云端大语言模型处理自然语言,结合视觉、听觉等多模态感知技术,实现流畅的人机对话、目标追踪、展厅讲解等功能。
使用CAMEL框架和Qwen模型自动进行数据获取及报告与知识图谱生成
此笔记本演示如何设置和利用 CAMEL 的检索增强生成(RAG)结合 Milvus 进行高效的网页抓取、多智能体角色扮演任务和知识图谱构建。我们将通过一个使用 Qwen 模型对 2024 年巴黎奥运会的土耳其射手进行全面研究的例子来逐步演示。
通过宏实现Word接入DeepSeek
本文介绍如何在Microsoft Word中通过宏接入DeepSeek,实现自动化文本处理。首先确保具备Word 2016及以上版本、DeepSeek API密钥和VBA基础。接着,从豆包平台获取API密钥及模型ID,并在Word中启用开发者选项和宏功能。最后,编写VBA宏代码调用DeepSeek API,完成文本分析与处理。
通义语音大模型评测:迈向更自然、更智能的语音交互
随着人工智能技术的迅猛发展,语音识别和自然语言处理领域不断涌现出新的模型和应用。阿里云推出的通义语音大模型,正是在这一背景下应运而生。本文将对通义语音大模型进行详细评测,探讨其技术架构、应用场景、性能表现以及未来发展前景。
如何训练属于自己的“通义千问”呢?
大模型的风潮还未停歇,国内大模型的研发也正如火如荼地开展着。你试用过哪些大模型呢?你觉得哪一款产品最适合开发者呢?你有想过训练出自己的大模型吗?这不就来了! 通义千问开源!阿里云开源通义千问70亿参数模型,包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat,两款模型均已上线ModelScope魔搭社区,开源、免费、可商用。点击链接,立即开启模型开源之旅:https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary
算法备案全流程攻略:保姆级教程
在AI热潮下,算法成为互联网服务的核心驱动力,但也带来了大数据杀熟、算法歧视等问题。为规范行业发展,算法备案制度应运而生。该制度涵盖网站、APP等多种产品形式,要求企业在2个月内完成备案,依据《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法规。未备案企业可能面临无法上线、罚款甚至刑罚的后果。备案流程包括注册、主体备案、信息填报及审核,确保算法合规运营。通过悬挂备案号、标识AI生成内容和定期自查,企业需持续维护算法安全与合规。
【AI绘画大比拼】通义万相VS文心一格:探索十种风格下的绘画生成差异!
近日,通义大模型家族的新成员——通义万相已在人工智能大会上亮相。其中,通义万相的强大的“文生图”功能,不禁让我想到了去年八月由百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的“AI作画”首款产品——文心一格。 那么,在类似的Prompt下,两款产品的表现将会如何呢?今天就让我们就十种风格下二者生成图像的表现力,来看看这两款产品的差异。
基于RAG和LLM的水利知识问答系统研究
随着全球水资源紧张加剧,我国面临严峻的水资源管理挑战。《十四五规划》提出构建智慧水利体系,通过科技手段提升水情测报和智能调度能力。基于大语言模型(LLM)的水利智能问答系统,利用自然语言处理技术,提供高效、准确的水利信息查询和决策支持,助力水资源管理智能化。该系统通过RAG技术和Agent功能,实现了对水利知识的深度理解和精准回答,适用于水利知识科普、水务治理建议及灾害应急决策等多个场景,推动了水利行业的信息化和智能化发展。
社区供稿 | 10G显存,通义千问-7B-int4消费级显卡最佳实践
在魔搭社区,通义千问团队发布了Qwen-7B-Chat的Int4量化模型,Qwen-7B-Chat-Int4。该方案的优势在于,它能够实现几乎无损的性能表现,模型大小仅为5.5GB,内存消耗低,速度甚至超过BF16。
通义千问7B-基于本地知识库问答
上期,我们介绍了通义千问7B模型的微调+部署方式,但在实际使用时,很多开发者还是希望能够结合特定的行业知识来增强模型效果,这时就需要通过外接知识库,让大模型能够返回更精确的结果。
阿里云DataWorks接入DeepSeek大模型
2025年2月18日,阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1(671B)与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B大模型。此举显著提升平台的数据处理、分析和治理能力,简化数据开发流程,并支持智能数据查询、自动化报告生成等应用场景,推动企业级数据治理智能化进程,助力企业实现数据驱动的创新发展。

【2025】世界顶级AI模型本地部署私有化完整版教程 DeepSeek-R1+Ollama+ChatboxAI合体,瞬间升级你的个人电脑秒变智能神器!
震撼发布!让你的电脑智商飙升,DeepSeek-R1+Ollama+ChatboxAI合体教程,打造私人智能神器!
从第十批算法备案通过名单中分析算法的属地占比、行业及应用情况
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。
基于阿里云通义千问开发智能客服与问答系统
在企业的数字化转型过程中,智能客服系统已成为提高客户满意度和降低运营成本的重要手段。阿里云的通义千问作为一款强大的大语言模型,具有自然语言理解、对话生成、知识检索等能力,非常适合用来开发智能客服与问答系统。 通过本博客,我们将演示如何基于阿里云的通义千问模型,结合阿里云相关产品如函数计算(FC)、API网关、RDS等,搭建一个功能齐全的智能客服系统。
通义语音大模型评测:CosyVoice与SenseVoice
随着人工智能技术的不断发展,语音生成和理解模型在各个领域得到了广泛应用。本文将评测两个由FunAudioLLM团队开发的多语言语音模型——[CosyVoice](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice)和[SenseVoice](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice),并结合阿里云开发者社区的相关资源,探讨其在实际应用中的表现。
Spring Cloud Alibaba AI 入门与实践
本文将介绍 Spring Cloud Alibaba AI 的基本概念、主要特性和功能,并演示如何完成一个在线聊天和在线画图的 AI 应用。

2023云栖大会 | 阿里云发布通义千问2.0
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多方面性能超过GPT-3.5,正在加速追赶GPT-4。 此外,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。 过去6个月,通义千问2.0在性能上取得巨大飞跃,相比4月发布的1.0版本,通义千问2.0在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上均有显著提升。目前,通义千问的多方面性能已经超过GPT-3.5,加速追赶GPT-4。

Google 发布其开源模型系列最新模型 Gemma 3
Google 发布了其开源模型系列的最新成员 Gemma 3,这是一款轻量级、高性能的 AI 模型,支持多语言和复杂任务。它具备 140+ 语言支持、128K-token 上下文窗口、增强的多模态分析能力以及函数调用功能,适用于聊天 AI、代码生成等多种场景。Gemma 3 在性能上超越 Llama 3-8B 和 Mistral 7B,且仅需单 GPU 即可运行,大幅降低计算成本。提供 1B 至 27B 不同参数规模版本,满足多样化需求,并优化了量化模型以适应边缘计算和移动设备。其多模态设计整合了 SigLIP 图像编码器,扩展上下文窗口至 128k token,显著提升了视觉和文本理解能力。
用通义灵码开发一个Python时钟:手把手体验AI程序员加持下的智能编码
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。
基于的Qwen模型的智能客服Discord机器人,使用🐫 CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent
基于Qwen模型的智能客服Discord机器人,使用CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent。构建了一个能够处理复杂问题并能进行快速响应的强大聊天机器人。该机器人可在Discord平台上运行,支持实时对话和语义搜索,提供准确、全面的回答。项目包含详细的安装步骤、代码示例及集成指南,适合开发者快速上手。
WINDOWS 环境变量设置方法
本文旨在帮助使用Windows电脑的开发者们为其设备配置环境变量,以更好地支持大模型应用的开发工作。文中详细介绍了三种配置方法:一是将环境变量设置为系统级变量;二是在命令行界面通过`SET`命令或`PowerShell`临时设置变量;三是借鉴MAC的方式,创建全局环境变量文件`.zshrc`进行配置。这些方法简单实用,便于根据实际需求选择适合的方式进行配置。
通义千问7B模型开源,魔搭最佳实践来了
通义千问开源!阿里云开源通义千问70亿参数模型,包括通用模型Qwen-7B-Base和对话模型Qwen-7B-Chat,两款模型均已上线ModelScope魔搭社区,开源、免费、可商用,欢迎大家来体验。
国家互联网信息办公室关于发布第十批深度合成服务算法备案信息的公告
2025年3月12日,国家网信办公布第十批深度合成算法备案信息,共395款算法通过公示。根据《互联网信息服务深度合成管理规定》,境内深度合成服务提供者和技术支持者需履行备案手续。具体信息可在中国互联网信息服务算法备案系统查询,疑议请发邮件至指定邮箱。附件含完整备案清单。
基于qwen2.5的长文本解析、数据预测与趋势分析、代码生成能力赋能esg报告分析
Qwen2.5是一款强大的生成式预训练语言模型,擅长自然语言理解和生成,支持长文本解析、数据预测、代码生成等复杂任务。Qwen-Long作为其变体,专为长上下文场景优化,适用于大型文档处理、知识图谱构建等。Qwen2.5在ESG报告解析、多Agent协作、数学模型生成等方面表现出色,提供灵活且高效的解决方案。
Qwen for Tugraph:自然语言至图查询语言翻译大模型微调最佳实践
在图数据库的应用场景中,自然语言至图查询语言的高效转换一直是行业中的重要挑战。本次实践基于阿里云 Qwen 大模型,围绕 TuGraph 图数据库的需求,探索并验证了一套高效的大模型微调方案,显著提升了模型生成 Cypher 查询语句的能力。通过数据清洗、两阶段微调方法以及两模型推理框架等一系列创新策略,我们成功解决了图查询语言翻译任务中的核心问题。本文将从背景与目标、数据准备与清洗、微调框架设计、Prompt设计与优化、模型推理、最佳实践效果以及前景展望等六个部分出发,向读者逐步介绍我们的方案。
AI 解决方案的安全控制设计与实施
AI 解决方案的安全控制设计与实施涵盖数据安全、模型安全、系统安全及合规治理四大领域。通过数据加密、访问控制、差分隐私等手段保障数据安全;采用对抗训练、联邦学习确保模型安全;利用容器化部署、可信执行环境维护系统安全;并遵循 GDPR 等法规,进行红队测试和应急响应,确保 AI 全生命周期的安全性与合规性。
基于阿里云通义千问开发编程辅助与代码生成工具
随着软件开发需求的增加,编程辅助与代码生成工具成为开发者提高效率的利器。这类工具能够根据用户描述生成代码片段、协助调试、生成自动化脚本等,大大减少重复性劳动。阿里云通义千问作为一款先进的大语言模型,具备强大的自然语言处理和代码生成能力,非常适合用于开发这样的工具。

【Chain-of-Thought Prompting】链式思考(CoT)提示、零样本 COT 提示、自动思维链(Auto-CoT)
链式思考(CoT)提示是一种通过中间推理步骤实现复杂推理能力的方法,由Wei等人(2022)引入。它能够与少样本提示结合,提高任务处理效果。通过逐步推理,即使是大型语言模型也能展示出更强的推理能力。例如,在解决数学问题或逻辑判断上,CoT提示能显著提升正确率,尤其是在缺乏大量训练数据的情况下。

用通义Qwen大模型和Streamlit构建 ChatPDF 应用(附代码)
本文介绍了如何利用通义千问Qwen大模型构建一个本地ChatPDF AI助手,该助手允许用户上传PDF并与之对话,确保文档隐私安全。项目通过阿里云百炼平台获取Qwen-Long模型,支持多种文档格式。现实现步骤包括导入库、加载环境变量、初始化客户端、编码器、页面与对话管理、文件上传、选择模型、获取AI回答及计算费用,主函数整合这些功能,提供交互体验。
python代码运行报错:No module named 'aliyunsdkcore'
用python调用阿里云图片OCR识别,使用的是阿里云官方给的传本地图片文件进行检测的代码,运行报错:No module named 'aliyunsdkcore'。在pycharm python软件包和终端里安装aliyunsdkcore这个模块都失败了。
通义千问14B开源!内附魔搭最佳实践
9月25日,阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型,部分指标甚至接近Llama2-70B。阿里云此前开源的70亿参数模型Qwen-7B等,一个多月下载量破100万,成为开源社区的口碑之作。
大模型叙事下的百度智能云:比创新更重要的,是创新的扩散
DeepSeek点燃了大模型的“引线”,使其进入爆发期。短短一个多月,大模型能力不断刷新,产业上下游达成落地共识。当前大模型正从早期采用者向早期大众过渡,面临算力瓶颈这一关键挑战。百度智能云通过百舸4.0平台,成功解决了算力供应和成本问题,大幅提升了训练效率和稳定性,助力大模型在各行业的快速应用。随着市场需求的增长,算力需求将呈指数级上升,未来的大模型竞赛不仅是模型之争,更是工程能力和算力布局的较量。百度智能云等企业正稳步推动大模型从创新走向产业应用,开启了一场高效率、低成本的“双螺旋”竞赛。
DeepSeek-R1论文细节时间线梳理
中国AI初创公司DeepSeek发布了大语言模型R1,该模型在推理任务上媲美OpenAI的ChatGPT,且训练成本仅600万美元。DeepSeek由杭州对冲基金High-Flyer支持,总部位于杭州和北京。R1基于V3-Base,使用监督微调和强化学习训练,针对硬件限制进行了优化。模型在多语言处理、推理风格等方面表现出色,但存在一些局限性,如法语表现欠佳、偶尔切换语言等。DeepSeek的创新技术包括FP8量化、多头潜在注意力和蒸馏方法,引发了广泛关注和讨论。开源社区正积极尝试复现其结果,但面临训练数据和代码未公开的挑战。DeepSeek的低成本高效训练策略为AI领域带来了新的思考方向。
通义智文:文档应用赋能千行百业
通义智文是阿里巴巴推出的大规模文档处理技术体系,旨在提升生产力效率。最初作为阅读工具发布,现已发展为涵盖文档解析、理解、生成等多方面的技术平台。通义智文支持超长文档处理、多模态文本解析,并在法律、教育等领域提供专业服务。其创新算法如VGT版面分析和Layout-LM多模态模型,显著提升了文档处理精度。应用场景包括PPT创作、故事绘本生成及法律文书审查等,赋能千行百业。