骗子酒馆是一款基于多智能体系统的在线社交推理游戏，玩家通过掷骰子和扑克牌进行智力和心理博弈，结合大语言模型技术，每个游戏角色由AI扮演，具备独特的性格和决策逻辑，提供高度沉浸式的体验。游戏采用黑板通信模式，确保信息高效交换，支持多种角色如胆小鬼、占卜师等，每个角色拥有特定的技能和行为模式，增强游戏的策略深度和互动性。游戏界面简洁，操作流畅，适合喜欢心理战和策略游戏的玩家。文章末尾有源码和体验地址。

本指南深入解析开源终端AI助手Gemini CLI的架构设计，涵盖项目结构、核心流程与技术栈（TypeScript/React+Ink/Node.js），并提供从环境搭建到贡献代码的四阶段学习路径，助力开发者掌握AI编程工具开发精髓。

Qwen2.5-Max 是通义实验室推出的最先进MoE模型，在推理、知识和代码任务中表现卓越，已在超20万亿token上预训练，并通过SFT和RLHF优化。在多项基准测试中领先，如Arena-Hard达89.4，MMLU-Pro为76.1，性能超越DeepSeek V3、GPT-4o等模型，成为当前最佳开源模型。可通过Qwen Chat和API使用，适用于开发者、研究者及AI爱好者探索前沿AI能力。

你的RAG应用是否总是答非所问，或者检索到的内容质量不高？本文聚焦于RAG系统的进阶优化，深入探讨从查询转换、多路召回与重排序（Rerank）等高级检索策略，到知识库构建的最佳实践。更重要的是，我们将引入强大的`Ragas`评估框架，教你如何用数据驱动的方式，科学地量化和提升你的RAG系统性能。

角色扮演大模型通过模拟特定角色的行为、语言风格和情感表达，实现高度拟人化和定制化的互动体验。与传统通用模型相比，角色扮演模型在语言风格、性格特征和情绪反应上更加细腻，提供更真实的交互体验。本文介绍了如何通过system prompt、few-shot学习和微调等技术实现大模型的拟人化，包括使用阿里云百炼平台进行角色扮演测试，以及如何通过合成数据和Lora微调提高模型的表演效果。最终，展示了如何通过优化数据质量和训练策略，显著提升角色扮演模型的表现。

如果说RAG让LLM学会了“开卷考试”，那么AI智能体（Agent）则赋予了LLM“手和脚”，使其能够思考、规划并与真实世界互动。本文将深入剖析Agent的核心架构，讲解ReAct等关键工作机制，并带你一步步构建一个能够调用外部工具（API）的自定义Agent，开启LLM自主解决复杂任务的新篇章。

CoGenAV 是一种创新的多模态语音理解模型，核心理念是实现“音画同步”的深度理解。通过学习 audio-visual-text 的时序对齐关系，构建更鲁棒、更通用的语音表征框架。它在视觉语音识别（VSR）、音视频语音识别（AVSR）、语音增强与分离（AVSE/AVSS）及主动说话人检测（ASD）等任务中表现出色，尤其在嘈杂环境下性能显著提升。仅需 223 小时数据训练即可媲美传统数千小时数据的效果，大幅降低训练成本。CoGenAV 支持主流平台如 GitHub、HuggingFace 和 ModelScope，助力多场景应用开发。

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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！

TensorRT LLM提供多种GPU并行策略，支持大模型在显存与性能受限时的高效部署。涵盖张量、流水线、数据、专家及上下文并行，并推出宽专家并行（Wide-EP）应对大规模MoE模型的负载不均与通信挑战，结合智能负载均衡与优化通信核心，提升推理效率与可扩展性。

Qwen3开源发布：Think Deeper, Act Faster！社区推理、部署、微调、MCP调用实战教程来啦！

Qwen3-8B 是通义实验室推出的 80 亿参数大模型，支持最长 32,768 token 上下文，适用于长文本处理场景。通过 FP8 量化、CUDA Kernel 优化及 RoPE 位置编码技术，提升推理效率与稳定性。模型在 16K 输入下 TTFT 约 150-200ms，32K 输入下约 250-300ms，适用于文档摘要与长对话交互。

本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具，我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬，并且我们提供了一种批处理文档比对的方案

阿里云2026年AI焕新季活动提供个人用户360元、企业用户1728元满减券礼包，OpenClaw低至9.9元快速部署，千问大模型全尺寸适配多场景。活动还包括千问焕新计划，企业新客可申领至高2000元优惠券，享万亿Tokens扶持。云服务器2核2G配置38元/年起，精选组合购享折扣价。新迁入云用户享5亿算力补贴，预约出海专家可申请至高10万元补贴。

本文详解OpenAI Whisper语音转文本（ASR）技术，涵盖基础概念、模型选型（tiny至large-v3）、核心参数调优（language/temperature/beam_size等）、代码实战、词级时间戳、批量处理、说话人分离及音频降噪等进阶技巧，助力零基础用户快速上手并精准适配各类场景。

本文详解大模型中文词元化三大核心算法：BPE（基于频率合并）、WordPiece（基于似然增益合并）和Unigram（自顶向下概率筛选）。通过原理、流程、代码与示例对比，揭示其在中文分词中的适用性与优化要点，强调语料质量、参数配置及中文特性适配的关键作用。（239字）

阿里云启动智启AI活动内容参考，活动推出Qwen3.5全模型，最低4.5折优惠，让AI无缝理解多模态输入。其中，Qwen3.5-Omni具备Vibe Coding能力，可一键生成代码；Qwen3.5-Plus性能卓越，实现底层模型架构的全面革新。此外，阿里云还提供开箱即用的大模型创新场景和AI应用，如电商营销、广告创作等。活动还提供先进、弹性的AI算力，支持快速部署千问大模型。

VS Code是微软推出的免费开源跨平台编辑器，轻量灵活，通过插件可扩展为全功能IDE。支持多语言、IntelliSense智能补全、内置调试与Git集成，界面现代、效率卓越，适用于前端、后端及嵌入式开发，是Keil等传统IDE的理想升级之选。（239字）

很多新手入门就急于下载软件、写代码，结果越学越乱。先花5分钟搞懂这3个问题，能帮你节省大量时间。

本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型，基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试，支持BF16精度及MoE模型优化，适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。

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。

本文深入解析RAG（检索增强生成）技术的核心优化方法，涵盖背景、架构与实践。RAG通过整合外部知识库，弥补大语言模型在实时性、准确性和专业性上的不足，广泛应用于企业场景。文章系统讲解RAG如何解决知识静态、生成幻觉与专业深度不足等问题，并剖析其离线索引与在线生成的闭环流程。此外，还介绍了高级优化策略，如查询重写、混合检索与结果重排序，助力突破RAG应用瓶颈。

本文分享了团队在金融风控系统开发中优化RAG系统的实战经验，涵盖文档处理、召回策略与生成优化三大环节，解决召回不准、数据噪声等问题，助力构建高效精准的RAG系统。

本文系统解析AI Agent驱动的软件工程范式变革，面向阿里云开发者，从技术认知、能力图谱、岗位细分到进阶路径，全面梳理Agent时代的职业发展逻辑。涵盖提示工程、架构设计、多Agent协同、云原生落地等核心能力，助力技术人构建面向大模型时代的竞争力。（238字）

本课程系统讲解大模型微调核心技术，涵盖LoRA、QLoRA等高效方法，结合ComfyUI与主流工具实战，从数据准备到模型部署全流程落地，助力开发者低成本定制专属AI模型。

“律杏法务云+通义千问”实现合同审查智能化跃迁，融合法律知识图谱与大模型技术，构建生成、审查、交互、进化闭环。支持智能清单生成、风险识别、条款补漏与AI对话，审查效率提升10倍，漏检率低于0.3%，推动法律科技进入AI新范式。

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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。

介绍通义智文产品发展历程、使用场景及主要功能。

当AI自主写代码，开发者角色正从“编码者”转向“指挥官”。本文以独立开发者打造的CodexMonitor为切入点，揭示OpenAI Codex的平台野心——通过开放的App-Server协议，构建AI Agent时代的“操作系统”。它重新定义IDE：无需编辑器，重在多代理协同、安全审批与工作流编排。协议即权力，平台已启幕。（239字）

2026年，企业级AI应用进入新分水岭：工作流解决启动快，代码承载长期复杂性。Dify、n8n等平台正补工程能力，LangGraph等框架则增强编排性。核心命题已非“二选一”，而是——**Workflow管编排，Code管核心**：低风险场景用可视化，高可靠需求回归代码优先。（239字）

本文介绍在MAC环境下设置环境变量的方法，以“DASHSCOPE_API_KEY”为例，图文展示设置环境变量的操作方法。

MAXUR 是专为 Qwen3.5-9B 设计的轻量级诊断包（单文件、零外部依赖），内置动态稀疏注意力、自我反思门与上下文压缩器三大推理模块，通过**层替换**深度集成至模型架构，非hook挂载。开箱即用，显著降低幻觉（↓94.4%），提升事实性与长上下文稳定性。

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。

随着《人工智能生成合成内容标识办法》及配套标准的发布，AI企业需快速掌握政策要求以确保合规运营。该办法明确指出，利用AI生成的内容（如文本、图片、音频、视频等）需通过显性标识（如“AI生成”字样）或隐性标识（如元数据、数字水印）进行标注。内容传播平台也需核验标识并提醒用户内容性质。此外，应用程序分发平台在审核时需确认是否提供AI生成服务及相关标识材料。对于AI企业而言，合规已成为必修课，需重点关注标识的规范性和溯源能力，以应对即将到来的监管要求。

ComfyUI 是一款支持自定义工作流的图像生成工具，适用于创意设计、游戏开发和电商等多个行业。它能根据项目需求灵活调整图像生成流程，提高创意实现效率，同时具备成本效益和弹性伸缩能力，适应业务量变化。尽管如此，ComfyUI 在技术门槛和数据安全方面仍存在挑战，需注意非专业用户的学习曲线和敏感数据保护。

一文带你多维度了解通义灵码

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。

在精准医疗时代，清华、中山一院等联合发布PathTree技术，突破AI病理诊断瓶颈。它首创“树状诊断”范式，融合文本引导与双模态交互，让AI像医生一样逐层推理，显著提升肺癌、前列腺癌等复杂亚型判别精度与可解释性，推动AI从“看见”走向“理解”诊断逻辑。

本文介绍了一个基于Qwen1.5-1.8B大模型的本地部署AI学习助手系统。该系统在CPU环境下运行，通过Gradio提供Web界面，具备智能对话、学习示例生成等功能。文章详细阐述了模型选择、系统架构设计、提示词优化、用户界面实现等关键技术点，重点讨论了参数配置优化策略，包括模型加载、输入处理、生成策略等核心参数。该系统实现了在消费级硬件上部署智能教育助手，保障数据隐私的同时提供多学科问答支持，具有预设问题、上下文记忆等特色功能，适合作为本地化学习辅助工具。

智能体运用场景