AI Compass前沿速览：Gemini 3、Grok 4.1、GPT-5.1、千问、Lumine-3D开世界AI智能体

本文详解大语言模型微调四大工具——Unsloth、Axolotl、LlamaFactory、DeepSpeed，覆盖从单卡实验到万亿参数分布式训练场景，助你掌握主流框架选型策略，提升微调效率。建议点赞收藏。

上一篇用 Qwen3+MCPs实现AI自动发小红书的最佳实践 有超多小伙伴关注，同时也排队在蹲Windows版本的教程。

本文介绍大模型+Schema结构化信息抽取技术，涵盖核心原理（Schema引导、大模型语义理解、格式校验）、三大范式（Zero-shot/少样本/思维链）及完整执行流程，并提供多类型抽取示例（单字段、嵌套、数组、关系等），支持CPU环境本地部署与后处理校验。

`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集，支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件，可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等，支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集，提供了详细的配置示例，如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等，以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调

智能体运用场景

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。

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。

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。

Qwen-Image-2512登顶Hugging Face趋势榜榜首，并在AI Arena稳居最强开源图像模型！新发布的Qwen-image-edit-202511也在Chatbot Arena获开源第一、全球第九。双榜佳绩，技术再突破！

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。

近年来,基于大模型的语音人工智能技术发展迅猛,为自然语音人机交互带来新的可能。通义语音大模型无疑是这一领域的佼佼者。它涵盖了语音理解与语音生成两大核心能力,可支持多种语音任务,包括多语种语音识别、语种识别、情感识别、声音事件检测以及语音合成等

本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。

免费、可商用，阿里云开源70亿参数通义千问大模型

本文介绍MaxCompute SQL AI如何通过`AI_GENERATE`函数，直接在SQL中调用通义千问Qwen3-1.7B模型实现轻量级评论情感分析（正面/负面/中性）。无需切换环境、无需AI开发经验，仅需标准SELECT语句+精准提示词（含`/no_think`），即可完成端到端分析，兼顾准确性、效率与易用性。

AgentScope 1.0 是通义实验室推出的开源多智能体开发框架，旨在打造稳定、安全、开箱即用的智能体生产级解决方案。通过“核心框架+运行时+可视化工具”三层架构，支持智能体的构建、部署、监控全生命周期管理，具备实时干预、高效工具调用与智能上下文管理能力，助力开发者实现从“能跑”到“可控、可落地”的跨越。

TortoiseSVN使用-合并分支代码

魔搭自动发布小红书MCP，是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器，可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。

本指南介绍如何下载、安装和启动基于Ascend的vLLM模型。首先，可通过华为镜像或Hugging Face下载预训练模型；其次，安装vllm-ascend，支持通过基础镜像（如`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.7.3-dev`）或源码编译方式完成；最后，使用OpenAI兼容接口启动模型，例如运行`vllm serve`命令，设置模型路径、并行规模等参数。适用于大模型推理场景，需注意显存需求（如QwQ-32B需70G以上）。

大家好，我是AI伙伴狸猫算君。本文带你深入浅出了解RAG（检索增强生成）——让大模型“懂”企业私有知识的利器。通过“先检索、再生成”的机制，RAG使AI能基于公司文档精准作答，广泛应用于智能客服、知识库问答等场景。文章详解其原理、四步架构、Python实战代码及评估方法，助力非算法人员也能快速构建企业专属AI助手，实现知识智能化落地。

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。

本文介绍了大语言模型（LLM）的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用，服务器可以逐步发送生成的文本内容，前端则实时处理并展示这些数据块，从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误，以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景，能够显著减少用户的等待时间，增强交互性。

未来三年核心竞争力在于构建专属智能体——它不仅是工具，更是具备主动推理、长期记忆、多模态执行与社交协作能力的“第二大脑”。通过私有化部署、Agent集群编排与API生态接入，学生可实现人机深度协同，在职场与教育中赢得先机。（239字）

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）

本文基于Qwen1.5-1.8B-Chat模型，构建了完整的Token监控与优化系统，深入分析对话中Token消耗模式，涵盖分词原理、多轮累积统计、上下文压缩、Prompt精简及响应长度控制等策略，为中小规模大模型的高效、低成本部署提供可复用方案。

本文深入解析让AI“懂你”的关键技术——偏好对齐，对比PPO与DPO两种核心方法。PPO通过奖励模型间接优化，适合复杂场景；DPO则以对比学习直接训练，高效稳定，更适合大多数NLP任务。文章涵盖原理、实战步骤、评估方法及选型建议，并推荐从DPO入手、结合低代码平台快速验证。强调数据质量与迭代实践，助力开发者高效驯化大模型，实现个性化输出。

上海徐汇区启动大模型备案及服务登记奖励申报，最高奖励500万元。适用于已通过备案或登记的企业，申报期为2025年8月29日至9月12日。奖励政策旨在推动人工智能产业发展，申报材料包括备案/登记证明、信用代码、身份证明等。纸质与电子材料需按要求提交。

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）

📘2026 AI Agent职业路线图：AI进入“大航海时代”，从LLM迈向自主智能体。涵盖核心技术栈、四大热门赛道（架构师、具身智能、安全专家、行业产品经理）、实战构建与职业发展路径，助你掌握Agent时代核心竞争力，实现职业跃迁。

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。

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。

本文解析了大模型“备案”与“登记”的区别，适用于不同场景的申报要求，并结合实际案例讲解登记流程、材料准备及安全评估要点，帮助企业合规申报，避免因未备案/登记而违规。

本系列教程涵盖OpenAI API基础到高级应用，包括文本生成、图像处理、语音交互、会话管理、流式响应、文件输入、推理模型及性能评估等十大核心功能。适合新手入门与工程师实践，助您掌握大模型开发关键技术。从简单Prompt设计到复杂多模态任务，逐步深入，结合实例代码与最佳实践，提升实际开发能力。希望这些内容对您有帮助！

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！

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。

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。

什么是阿里云百炼？

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。

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

vs code 安装通义灵码时 无法访问 127.0.0.1:37510 网站

本文系统介绍了AI模型生态分类与选型方法论。主要内容包括：1）AI模型分类体系，分为通用大语言模型、文本嵌入模型和专业领域模型三大类；2）业务需求分析方法，从功能、性能、用户体验等维度进行需求拆解；3）模型选型决策框架，基于参数量、序列长度等指标建立四阶段评估流程；4）典型场景的模型选择建议，如智能客服推荐中等规模对话模型，内容创作选择大模型等。文章强调模型选择需平衡业务需求、技术指标和资源约束，并提供了代码示例说明不同模型的使用方法。最终指出没有最优模型，只有最适合特定场景的模型选择方案。

本文深度解析FlashAttention与PagedAttention两大LLM推理优化技术：前者通过分块计算提升注意力效率，后者借助分页管理降低KV Cache内存开销。二者分别从计算与内存维度突破性能瓶颈，显著提升大模型推理速度与吞吐量，是当前高效LLM系统的核心基石。建议收藏细读。

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。

本文深入浅出讲解PPO算法在大模型偏好对齐中的应用，涵盖核心原理、三大环节（SFT、RM、PPO）、实操步骤与效果评估。结合LLaMA-Factory工具，手把手带新手完成智能客服模型微调，助力打造贴合人类偏好的AI应用，是入门强化学习对齐的实用指南。