Java后端开发者兼技术负责人反馈，OS Copilot简化了系统操作和脚本编写，上手简单，给予新手友好体验。工作效能提升明显，评分8分。愿意推荐并期待开源，愿参与开发。基础命令问答、辅助执行和代码分析功能突出。相比其他产品，响应快、内容详尽，但局限于Linux。期望支持更多OS、IDE插件及图形化界面。尚未体验与其他产品联动，但看好其潜力。

JavaScript 对象

JavaScript 数据类型

本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到图谱存储至Es，且支持Es的向量检索，还有解决了一部分基于属性值倒查实体的场景，且效果相对提升。

【6月更文挑战第5天】TinyLLaVA Factory是新推出的开源模块化代码库，简化小规模多模态模型的设计与训练，采用工厂模式，允许用户通过添加或替换少量文件轻松重构模型组件，提高开发效率。该库支持定制LMMs并提供训练配方，通过模块化和开源促进社区合作，已实验证实在复现性能上与原始模型相当。尽管面临兼容性等挑战，但其前瞻性的技术路线图确保了其在AI领域的相关性和活力。论文链接：[arxiv.org/abs/2405.11788](https://arxiv.org/abs/2405.11788)

AI程序员入职阿里云

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大语言模型（LLMs）和知识管理（KM）之间存在紧密的关系，这种关系可以从多个角度进行理解，包括它们的目标、应用、以及相互影响等方面。

在当今的大数据时代，向量检索技术已成为处理海量数据、实现高效信息检索的重要手段。阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，推出了自己的向量检索服务。本文将对阿里云的向量检索服务进行深入的测评，探讨其在语义检索、知识库搭建、AI多模态搜索等场景的最佳实践，并分析其与其他向量检索工具的优劣。

通义灵码登陆不了一直显示：TONGYI Lingma is starting, please try later.

今天早上在床上刷抖音，偶然发现了阿里云云产品可以白嫖的广告（学生党，no money），抱着试一试的心态就搭建了一下，跟着老师的教程好好做就可以的

* 本系列推文案例中，建议Python采用3.10及以上版本，NumPy采用1.22.3及以上版本，Matplotlib采用3.5.1及以上版本，Pandas采用1.4.2及以上版本。Python从3.10这个版本开始，标准发行版本中自带的IDLE交互式环境中输入提示符>>>单独放在左侧，不能随输入语句一起复制。为了清晰区分实例在交互环境中的输入和输出，本系列推文在每个输入语句的开头依然保留输入提示符>>>。

通义听悟评测活动获奖名单出炉啦！

怎么说呢 赶紧加油吧 距离gpt3.5 差好远。

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如何向大模型注入知识？达摩院通义对话模型SPACE系列探索

阿里云百炼推出首个全生命周期MCP服务，支持一键部署、无需运维，具备高可用与低成本特点。该服务提供多类型供给、低成本托管及全链路工具兼容，帮助企业快速构建专属智能体。MCP（模型上下文协议）作为标准化开源协议，助力大模型与外部工具高效交互。教程涵盖简单部署、GitHub运营、数据分析可视化及文档自动化等场景，助您快速上手。欢迎加入阿里云百炼生态，共同推动AI技术发展！

阿里云新推出通用文本向量模型text-embedding-v3，基于LLM，支持50+语言，包括新增的意大利语等。模型升级亮点：8K长文本支持、可变向量维度、Sparse向量及不分Query/Document类型。现在提供50万免费tokens，有效期180天，计费0.0007元/1000 tokens。体验请访问[阿里云百炼官网](https://bailian.console.aliyun.com/?spm=a2c6h.13046898.publish-article.6.63066ffaL32qHM)

由Stable Diffusion团队推出的开源文生图模型FLUX风靡全球，其生成质量媲美Midjourney，被誉为“开源王者”。阿里云百炼平台首发FLUX中文优化版，提升了中文指令的理解与执行能力。开发者可直接在平台上体验并调用FLUX模型，且享有1000张图像的免费生成额度，有效期180天。无需额外部署，即可轻松利用这一先进模型创造高质量图像。

本月通义千问模型大升级，新增多模态、语音、视频生成等高性能模型，支持图文理解、端到端视频生成。官网改版上线全新体验中心，推出高代码应用与智能体多模态知识融合，RAG能力增强，助力企业高效部署AI应用。

Qwen2.5-Turbo已上线，支持100万超长上下文，相当于100万个英文单词或150万个汉字。该模型在多个长文本任务评测集中表现出色，超越GPT-4，同时在推理速度上实现4.3倍提升。限时免费赠送1000万tokens额度，欢迎体验。

阿里通义千问Qwen3在最新全球AI基准测试中智能水平位列全球前五，开源第一，且成本优势显著，推理成本仅为DeepSeek-R1的1/3、Claude 3.7的1/20。Qwen3支持119种语言，具备强大的代码和数学能力，同时提供思考与非思考两种模式无缝切换，适合复杂与简单任务。通过阿里云百炼平台，用户可在10分钟内快速搭建Qwen3模型服务，结合Cherry Studio客户端实现便捷交互。本文详细介绍了Qwen3的部署、体验及工具调用能力，帮助用户轻松上手。

阿里云百炼推出大语言模型推理资源包优惠活动，所有主账号用户均可参与，无论是否完成实名认证。活动提供qwen-max、qwen-plus及qwen-turbo三种资源包，分别支持对应模型的实时推理费用抵扣，折扣力度达8.8折至9折不等。每种资源包限量发售，有效期为1年，自订购之日起计算。活动期间购买的资源包不可用于抵扣Batch调用、上下文缓存等其他服务费用。如有疑问可加入官方支持群（77600022533）交流反馈，优惠名额有限，先到先得。

使用api 报错 Cannot connect to host dashscope.aliyuncs.com:443 ssl:True [SSLCertVerificationError: (1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1000)')] 🚨 异常: TranslationRecognizerRealtime has stopped.

“大模型安全撬壳计划”由阿里巴巴集团安全部主办，旨在通过真实环境攻防实战，探索大模型安全边界，培养顶尖AI安全人才。大赛提供场景、技术、数据与奖金支持，赛程包括报名（7月9日-8月14日）、初赛与复赛。参赛者可通过大赛官网报名并提交攻击方法代码，挑战模型安全极限。更多信息请访问大赛网址。

Qwen团队推出新成员QwQ-32B-Preview，专注于增强AI推理能力。通过深入探索和试验，该模型在数学和编程领域展现了卓越的理解力，但仍在学习和完善中。目前，QwQ-32B-Preview已上线阿里云百炼平台，提供免费体验。

通义万相2.1模型推出新特征，包括复杂人物运动的稳定展现、现实物理规律的逼真还原及中英文视频特效的绚丽呈现。通过自研的高效VAE和DiT架构，增强时空上下文建模能力，支持无限长1080P视频的高效编解码，并首次实现中文文字视频生成功能。升级后的通义万相荣登VBench榜单第一，提供电影级分镜效果、四格漫画故事速览及情侣头像创意定制等多种玩法，满足多样化的视觉创作需求。可直接在阿里云百炼平台调用API体验这些功能。

强化学习（RL）是提升语言模型推理与问题求解能力的关键技术。然而，现有算法如 GRPO 在长期训练中存在严重不稳定性，限制了性能提升。为此，我们提出 **Group Sequence Policy Optimization (GSPO)**，通过在序列层面定义重要性比率并进行优化，显著提升了训练效率与稳定性。GSPO 在 MoE 模型训练中表现出色，无需依赖复杂策略即可实现高效训练，简化了 RL 基础设施。该算法已成功应用于 Qwen3 系列模型，推动 RL scaling 边界，释放模型潜能。

阿里云百炼平台8月推出多项更新与活动。通义千问系列重磅升级，新增多款图像、语音及研究模型，如Qwen-Image、Qwen-Image-Edit、Qwen-MT-Image、Wan2.2-S2V等，全面增强图文生成与编辑能力。推出Qwen-Flash轻量模型，优化代码与推理性能，支持高并发低延迟场景。平台服务稳定性提升，部分模型计费策略调整，上下文缓存价格降低至input_token的20%，并提供100万免费token额度。同步上线“实训Agent创客”活动，助力用户快速上手新模型，提升实践能力。

本文带你从零用PyTorch实现大模型PPO微调，不依赖黑盒框架。聚焦工程安全，详解每步原理与常见坑：从模型准备、响应生成、KL控制到优势估计，强调ref model重要性与KL监控。目标不是极致性能，而是让模型在合理边界内稳定优化，避免训坏。适合想深入理解PPO实战的开发者。

本文介绍了阿里云百炼平台在2025年6月的产品和模型更新内容，重点涵盖资源包优惠、新模型上线及应用能力增强。

2026年，AI智能体跃升为“生活领航员”：懂情绪、知健康、伴成长。它重构智慧居家、守护实时健康、定制化学习辅导，更坚守隐私主权、算法克制与真实回归——让科技有温度、有边界、有烟火气。（239字）

本文分享了作者在参与LLM及多模模型实践中的经验与心得，涵盖代码编写、多轮对话处理、本地模拟交互、越狱方法等内容，并提供了多个实用代码示例与策略建议。同时总结了对模型评分与文档支持的改进建议，适合对LLM应用与对抗攻击感兴趣的开发者与研究者参考。