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。

通义万相是阿里云推出的视觉生成大模型，涵盖图像和视频生成。其2.0版本在文生图和文生视频方面进行了重大升级，采用Diffusion Transformer架构，提升了模型的灵活性和可控性。通过高质量美学标准和多语言支持，大幅增强了画面表现力。此外，视频生成方面引入高压缩比VAE、1080P长视频生成及多样化艺术风格支持，实现了更丰富的创意表达。未来，通义万相将继续探索视觉领域的规模化和泛化，打造更加通用的视觉生成大模型。

发现个好玩的模型，阿里最近开源的，可以便捷的复刻人声，本文提供全套安装过程。仓库地址：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice。

本教程展示如何使用CAMEL框架和Qwen模型生成结构化数据。CAMEL是一个强大的多智能体框架，支持复杂的AI任务；Qwen由阿里云开发，具备自然语言处理等先进能力。教程涵盖安装、API密钥设置、定义Pydantic模型，并演示了通过Qwen生成JSON格式的学生信息。最后，介绍了如何利用Qwen生成多个随机学生信息的JSON格式数据。欢迎在[CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)上为项目点星支持。

LangChain 是一个开源框架，专为构建与大语言模型（LLMs）相关的应用设计。通过集成多个 API、数据源和工具，助力开发者高效构建智能应用。本文介绍了 LangChain 的环境准备（如安装 LangChain、OpenAI 及国内 DeepSeek 等库）、代码实现（以国内开源大模型 Qwen 为例，展示接入及输出结果的全流程），以及核心参数配置说明。LangChain 的灵活性和强大功能使其成为开发对话式智能应用的理想选择。

《SwanLab机器学习实战教程》推出了一项基于Qwen2-VL大语言模型的LaTeX OCR任务，通过指令微调实现多模态LLM的应用。本教程详述了环境配置、数据集准备、模型加载、SwanLab集成及微调训练等步骤，旨在帮助开发者轻松上手视觉大模型的微调实践。

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。

在AI浪潮下，大模型技术迅猛发展，为各行业带来变革。为确保算法安全有序发展，需进行相关备案登记。具体包括：大模型备案（面向公众提供生成式服务）、大模型登记（借助第三方大模型）、算法备案（5类算法）及双新评估（舆论属性服务）。未及时备案将面临法律处罚，备案流程涉及属地初审、中央终审等环节，周期约3-4个月。境外模型和特定行业有额外限制，备案后仍需常态化安全管理。

Qwen Code v0.3.0 正式发布！全面支持 Stream JSON、多语言界面切换，提升安全稳定与生态适配，助力开发者高效构建 AI 工具。欢迎体验并参与共建！

本方案介绍如何在阿里云PAI平台部署DeepSeek-OCR开源模型，涵盖从账号准备、模型部署到应用体验的完整流程。通过PAI的Model Gallery可一键部署，结合PAI-EAS实现高性能推理，支持公网调用。适用于OCR场景快速搭建与测试，体验后建议及时清理资源以避免计费。

本文详细解析了基于通义大模型的智能客服系统构建全流程，涵盖数据准备、模型微调、性能优化及API部署等关键环节。通过实战案例与代码演示，展示了如何针对客服场景优化训练数据、高效微调大模型、解决部署中的延迟与并发问题，以及构建完整的API服务与监控体系。文章还探讨了性能优化进阶技术，如模型量化压缩和缓存策略，并提供了安全与合规实践建议。最终总结显示，微调后模型意图识别准确率提升14.3%，QPS从12.3提升至86.7，延迟降低74%。

生成式AI（Generative AI）是指一类能够自主创造新内容的人工智能技术，这些内容可以是文本、图像、音频、视频等。与传统的分析性或分类性AI系统不同，生成式模型的主要任务不是对现有数据进行分类或预测，而是生成全新的、之前不存在的数据实例。这些模型通过学习现有数据集中的模式和规律，能够创造出逼真或富有创意的内容。

随着AI技术的发展，大模型备案成为行业热点。本文详解备案所需具体条件与注意事项，涵盖模型功能、适用场景、研制情况、安全评估及备案材料等核心内容，帮助企业全面了解备案流程，规避合规风险，顺利推进产品上线。

欢迎来到 n8n 学习之旅！本指南带你深入解析这一强大开源工作流自动化工具的架构设计与技术实现。从项目结构、核心模块到代码质量，结合实战路径与贡献指导，助你由浅入深掌握 n8n，实现从使用者到贡献者的跃迁。

Qwen-Omni是通义千问系列的全新多模态大模型，支持文本、图像、音频和视频的输入，并输出文本和音频。Omni-Realtime服务针对实时交互场景优化，提供低延迟的人机交互体验。

2025年6月17日，微医控股与阿里云达成战略合作，共建医疗AI基座及医疗全场景智能体。双方将基于通义千问大模型打造医疗垂类大模型，升级微医“5+1”智能体，并在诊断、用药、健康管理等环节深化应用。微医将结合阿里云技术优势推进IDC上云，助力AI+医疗基础设施建设，共同制定行业标准并推广城市级AI数字健共体。目前，微医AI服务已连接全国1.2万家医院和30万名医生，健康管理会员超100万。

律杏法务云是基于阿里云通义千问大模型构建的新一代法律人工智能平台，通过深度融合OCR、NLP、知识图谱技术与千亿参数级语言模型，在企业法务管理领域实现了从信息抽取、文书生成到风险预警的全流程智能化。本文将深入剖析其技术架构与五大核心模块，揭示大模型如何重塑现代法务工作范式。

分享一套实用的电商详情页AI生成指令模板，涵盖标题、卖点、场景、参数、保障等核心模块，帮助运营、产品经理等快速产出80分初稿，大幅提升效率。适配主流AI工具，结合人工优化，轻松应对多平台需求。

本文详解构建高效RAG系统的关键技术，涵盖基础架构、高级查询转换、智能路由、索引优化、噪声控制与端到端评估，助你打造稳定、精准的检索增强生成系统。

MaxKB4J是一款基于Java开发的开源LLM工作流应用与RAG知识库问答系统，结合MaxKB和FastGPT优势，支持智能客服、企业知识库等场景。它开箱即用，可直接上传/爬取文档，支持多种大模型（如Qwen、通义千问等），具备灵活的工作流编排能力，并无缝嵌入第三方系统。技术栈包括Vue.js、Springboot3、PostgreSQL等，提供稳定高效的智能问答解决方案。访问地址：`http://localhost:8080/ui/login`，项目详情见[Gitee](https://gitee.com/taisan/MaxKB4j)。

“通义”取自中国传统文化中“通晓大义”，寓意技术与人文的结合。作为阿里巴巴旗下的超大规模语言模型，通义在知识蒸馏、动态稀疏激活和文化感知模块上实现三大突破，大幅提升效率与适切性。其已在医疗、司法、文化传播等领域落地，如辅助病历处理、法律文书生成及文物解说等。测试显示，通义在中文诗歌创作、商业报告生成等方面表现优异。同时，开放的开发者生态已吸引5万+创新者。未来，通义将探索长期记忆、自我反思及多智能体协作，向AGI迈进，成为智能本质的载体。其对中文语境情感的精准把握，更是中国AI“通情达义”的典范。

AutoGen 是微软开源的 AI Agent 框架，支持多智能体协作与分布式部署。本指南从架构解析、技能清单到学习路径，带你由浅入深掌握其核心原理与实战应用，助力构建可扩展的智能系统。

Arthas trace （方法内部调用路径，并输出方法路径上的每个节点上耗时）

千问APP公测上线！基于全新Qwen3模型，打造全能AI助手，覆盖办公、地图、健康、购物等多场景，免费畅享智能聊天与办事体验。即刻下载，让AI成为你的日常伙伴。

国际市场调研机构沙利文（Frost&Sullivan）发布了最新的《中国GenAI市场洞察：企业级⼤模型调⽤全景研究，2025》报告——2025年上半年，中国企业级市场大模型的日均总消耗量为10.2万亿Tokens，其中，阿里通义占比17.7%位列第一，成为目前中国企业选择最多的大模型。

技术人写直播话术太难？逻辑思维 vs 情感营销冲突大，学得慢、改得累。本文分享一套结构化AI指令，将专业带货方法论转化为可执行模板，支持多品类定制，30分钟生成高转化话术，助力开发者高效应对朋友求助或产品推广，轻松玩转直播文案。

AI大模型开发涉及多种编程语言：Python为主流，用于算法研发；C++/CUDA优化性能；Go/Rust用于工程部署；Java适配企业系统；Julia等小众语言用于科研探索。

今天，通义万相的视频生成模型又开源了！本次开源Wan2.2-S2V-14B，是一款音频驱动的视频生成模型，可生成影视级质感的高质量视频。

本文详细介绍了基于通义大模型构建个性化推荐系统的全流程，涵盖数据预处理、模型微调、实时部署及效果优化。通过采用Qwen-72B结合LoRA技术，实现电商场景下CTR提升58%，GMV增长12.7%。文章分析了特征工程、多任务学习和性能调优的关键步骤，并探讨内存优化与蒸馏实践。最后总结了大模型在推荐系统中的适用场景与局限性，提出未来向MoE架构和因果推断方向演进的建议。

通义万相Wan2.1-VACE开源！业内首个视频编辑统一模型！附推理教程

GEO（生成式引擎优化）是针对AI生成式搜索引擎的优化策略，旨在让企业信息在AI回答中优先呈现，实现“无点击曝光”。与传统SEO不同，GEO强调语义理解、权威内容和结构化数据，提升品牌在AI推荐中的可见性与可信度。企业需关注GEO服务商的技术实力、行业匹配度、服务流程完整性等维度，确保优化效果。

通义千问 Qwen3 是 Qwen 系列最新推出的首个混合推理模型，其在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。

随着数字化转型的推进，企业愈发重视客户互动数据的价值。阿里云推出了一套基于AI大模型的客户对话分析解决方案，通过自动化手段分析大量客户对话数据，提取有价值信息，优化服务流程，提升客户体验。本文将结合技术文档和实际体验，全面评测这一解决方案。

【10月更文挑战第7天】

通义千问团队开源了Qwen-Image，一个20B参数的MMDiT模型，具备卓越的文本渲染和图像编辑能力。支持复杂中英文文本生成与自动布局，适用于多场景图像生成与编辑任务，已在魔搭社区与Hugging Face开源。

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。

【10月更文挑战第16天】

通义实验室推出首个音频生成模型ThinkSound，突破传统视频到音频生成技术局限，首次将思维链（CoT）应用于音频生成领域，实现高保真、强同步的空间音频生成。基于自研AudioCoT数据集，结合多模态大语言模型与统一音频生成模型，支持交互式编辑，显著提升音画匹配度与时序一致性。代码已开源，助力游戏、VR、AR等场景创新应用。

“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。

LangGraph作为Agent 生态中非常热门的框架，今天我将借助 LangGraph，更高效、更优雅的方式构建复杂智能体系统。

我在使用Function Call时发现，百炼平台上的Qwen3-8B模型与本地部署的Qwen3-8B模型效果存在差异，主要体现在函数参数生成上，本地模型常出现漏参或JSON格式错误，而百炼模型表现正常。想确认百炼平台的Qwen3-8B是否为更高版本？

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。

本文介绍了使用 `VLLM` 和 `ModelScope` 部署 `Qwen2.5` 大模型的实践过程，包括环境搭建、模型下载和在双 32G VGPU 上的成功部署，展现了高性能计算与大模型结合的强大力量。