【Prompt Engineering提示工程技术：思维树 (ToT)、检索增强生成 (RAG)、自动推理并使用工具 (ART)】
思维树（ToT）框架，旨在解决复杂任务，通过构建一棵思维树，利用语言模型生成并评估中间步骤，结合搜索算法（如广度优先搜索）进行系统探索。ToT在不同任务中需定义思维步骤及候选数量，如“算24游戏”需三分步骤，每步评估可行性。实验表明，ToT显著优于其他提示方法。此外，ToT框架可结合强化学习不断进化，提升解决复杂问题的能力。
智能对话机器人(通义版)会话接口API使用Quick Start
本文主要演示了如何使用python脚本快速调用智能对话机器人API接口，在参数获取的部分给出了具体的获取位置截图，这部分容易出错，第一次使用务必仔细参考接入参数获取的位置。
通义灵码评测: 阿里云出品通义大模型AI代码编程辅助工具
通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的AI智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。
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。
AI 提示词模板相关的架构设计
现在很多企业纷纷研发大语言模型以解决业务问题。提示词在与模型交互中起到关键作用。为优化提示词模板的修改、提高渲染效率及确保安全性，架构设计注重可修改性、安全性、可靠性和性能。设计包括：将提示词存储在OSS以方便修改和版本控制；使用本地缓存提升读取性能；模板引擎增强灵活性；秘钥安全存储在加密系统中；并通过配置中心动态调整。此设计旨在提供高效、安全且可靠的AI交互体验等。
【算法备案新风向】个人信息保护合规审计来了！关键点全解读
国家网信办发布《个人信息保护合规审计管理办法》，自2025年5月1日起施行。该办法适用于所有在中国境内处理个人信息的主体，特别是处理超1000万人信息的企业需每两年审计一次。触发审计情形包括重大风险、侵害个人权益或大规模信息泄露。企业可自行或委托专业机构审计，报告需报送相关部门。违规将依据《个人信息保护法》处理，严重者追究刑事责任。此举旨在保护个人隐私、规范企业运营，提升公众信任。企业和个人应积极响应，共同营造安全可信的数字环境。
AI是如何在编程中提升效率的
在快速发展的科技时代，人工智能（AI）已从科幻概念变为现实，尤其在软件开发领域产生了深远影响。AI通过自然语言处理技术准确理解需求并自动生成初步代码框架，大幅减少需求分析与设计工作量。同时，智能代码补全、代码审查及自动化测试等工具显著提升了编码与测试效率，基于大数据分析和机器学习预测所需代码片段，自动发现并修正潜在错误，确保软件质量的同时减轻开发者负担。
不属于五种算法是否无需备案？一文读懂算法备案的真相
在数字化时代，算法成为互联网服务的核心技术。为应对算法歧视、大数据杀熟等问题，我国出台了算法备案制度，规范算法使用，保护用户权益。五种常见算法（生成合成、个性化推送、排序精选、检索过滤、调度决策）需备案，但其他类型算法在特定情况下也需备案，如涉及舆论属性或社会动员能力。未备案将面临法律责任，企业应严格遵守规定，确保合规运营。算法备案不仅是法律要求，更是企业对社会责任的体现。
阿里云AI大模型助力客户对话分析——全方位提升服务与体验
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。
【Prompt Engineering：自我一致性、生成知识提示、链式提示】
自我一致性是提示工程技术之一，旨在改进链式思维提示中的解码方法。通过少样本CoT采样多个推理路径并选择最一致的答案，有助于提升涉及算术和常识推理任务的性能。例如，在解决年龄相关问题时，通过多次采样并挑选多数答案来提高准确性。此外，生成知识提示技术可预先生成相关信息辅助模型做出更准确预测，进一步优化模型表现。链式提示则通过将复杂任务分解为多个子任务来逐步处理，从而提高模型的透明度和可靠性，便于定位和改进问题。
Flux AI：释放你的想象力，用文字生成图像
Flux AI 是一款支持多种风格的 AI 图像生成器。它使用先进的基于变换器的管道模型来实现高质量、精确的输出。它具有用户友好的界面，适合专业人士和业余爱好者。Flux AI 可以快速将文本提示转换为精确的图像，从而提高创作效率。
通义万相AIGC技术Web服务体验评测
随着人工智能技术的不断进步，图像生成技术已成为创意产业的一大助力。通义万相AIGC技术，作为阿里云推出的一项先进技术，旨在通过文本到图像、涂鸦转换、人像风格重塑及人物写真创建等功能，加速艺术家和设计师的创作流程。本文将详细评测这一技术的实际应用体验。
AI Undetect：精心打造的人工智能，编写出无限接近人类质量的文本
【AI Undetect & AI Humanize】工具组合助力保持文本原创性与真实性，避过AI检测。AI Undetect专为绕过检测系统设计，而AI Humanize提供检测与改写功能。检测文本是否由AI生成，或用其快速高质量改写。改写后内容同样可检验证明效果。尝试链接：[AI Humanizer](https://aiundetect.com/)。
模块化重构LLaVA，替换组件只需添加1-2个文件，开源TinyLLaVA Factory来了
【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)
【平衡点：解锁中国大模型开源闭源的新时代】关于大模型是否开源的分析
本文探讨了开源与闭源软件在大模型技术发展中的角色，深入比较了两者在质量、安全、产业化、适应性和可靠性等方面的优缺点。开源软件得益于全球开发者社区，通常在创新和适应性上表现出色，但安全性和质量可能因分散的开发而有所波动。闭源软件则在代码质量和安全性上有一定优势，但可能限制了产业的协作与创新。 在商业模式方面，开源通常依赖服务和支持盈利，闭源则通过软件授权和订阅服务获利。开源模式的市场竞争更激烈，闭源模式则更注重市场份额和控制。企业需要根据自身情况选择合适的战略，有些可能会采用
如何在 TensorRT-LLM 中支持 Qwen 模型
大型语言模型正以其惊人的新能力推动人工智能的发展，扩大其应用范围。然而，由于这类模型具有庞大的参数规模，部署和推理的难度和成本极高，这一挑战一直困扰着 AI 领域。此外，当前存在大量支持模型部署和推理的框架和工具，如 ModelScope 的 Model Pipelines API，和 HuggingFace 的 Text Generation Inference 等，各自都有其独特的特点和优势。然而，这些工具往往未能充分发挥 GPU 的性能。
构建AI助手:利用阿里云云函数计算FC快速构建“通义千问”
本文介绍了如何利用阿里云云函数计算（FC）快速构建一个强大的通义千问AI助手。通过阅读本文，您将能够利用阿里云云函数计算（FC）快速体验义千问AI助手。
如何向大模型注入知识？达摩院通义对话模型SPACE系列探索
如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，打造了SPACE 1/2/3 系列模型，在11个国际公开对话数据集取得SOTA。
个人信息保护合规审计管理办法
《个人信息保护合规审计管理办法》由国家互联网信息办公室于2024年5月20日审议通过，自2025年5月1日起施行。该办法旨在规范个人信息保护合规审计活动，确保个人信息处理者遵守相关法律法规，保护个人权益。主要内容包括：个人信息处理者的合规审计义务、特定情况下强制审计要求、专业机构的资质与责任、以及对违规行为的处罚措施等。此外，还明确了处理超过1000万人个人信息的企业需每两年至少进行一次合规审计，并对敏感信息处理、未成年人信息保护、跨境数据传输等方面提出了具体要求。
操作系统智能助手OS Copilot新功能
我是一名公司前端开发人员，专注于官网和H5页面的开发，涵盖页面构建、交互逻辑及性能优化。主要负责静态和移动端页面开发，不直接涉及云资源运维，但在项目部署时会接触云服务器。 关于Copilot的使用体验：安装过程顺畅，目前功能较少，建议增加更多功能和中文支持。核心功能包括-t代理模式（实现黑客帝国代码瀑布效果但未达预期）、-f读取文件（生成随机字符接近目标但仍需改进）和管道功能（稳定性欠佳）。总体而言，-t/-f选项实用，管道功能需完善。
Qwen-coder实现本地 RAG 框架能力Bootstrap
本文介绍了如何利用Qwen-coder在本地实现RAG框架能力提升，解决了企业知识库管理中的数据安全和半结构化文档处理问题。通过Qwen2.5-72b模型和多轮对话推理，成功实现了对包含图表内容的文档的高效预处理，提升了知识库检索的准确性和安全性。
基于qwen2.5 Instruct的智能法庭预研
基于Qwen-2.5 Instruct的大模型智能法庭预研，旨在通过智能化手段提高庭审效率、确保司法公正、降低运营成本。核心功能涵盖智能庭审助手、文书生成、案件检索与分析及智能协作平台，利用自然语言处理、多模态融合等技术，实现庭审记录实时生成、法律条款动态匹配、证据多维度解析等，服务于民事、刑事及行政案件。项目注重数据安全与隐私保护，同时规划了智能仲裁平台、跨区域法庭协作等未来扩展方向，为构建高效、公正的智慧司法体系奠定基础。
hashCode()和 equals()方法的默认实现
在Java中，`hashCode()` 和 `equals()` 方法的默认实现由 `Object` 类提供。`equals()` 默认比较对象引用是否相同，`hashCode()` 则返回对象的内存地址的整数表示。为了确保哈希表等数据结构的正确性，当重写 `equals()` 时，通常也需要重写 `hashCode()`。
阿里通义灵码的最佳实践
上周首次尝试了阿里巴巴的通义灵码AI插件，体验良好。该插件体积适中，约5.8M，适合项目开发使用。其@workspace和@terminal功能强大，能快速帮助开发者熟悉新项目结构，提供智能代码导航、搜索、优化及错误提示等服务，显著提升开发效率与代码质量。实践证明，通义灵码在加速项目理解和新需求实现方面表现出色，是开发者的得力助手。
Github 2024-06-01开源项目月报 Top20
根据Github Trendings统计，2024年6月共有20个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python和TypeScript项目各有8项，Jupyter Notebook 3项，HTML、Java、Rust、Vue 和 Batchfile 各1项，C和Svelte也分别有1项。这些项目涵盖多种领域，从AI驱动的应用到游戏开发，反映了开源社区的多样性和创新力。
Github 2024-05-27 开源项目周报Top15
根据Github Trendings的统计，本周（2024年5月27日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：TypeScript项目6个，Rust、Python和JavaScript项目各3个，Java、C#、C++、C、Lua项目各1个。这些项目涵盖多种领域，包括算法实现、生产力工具、设计模式、代码生成、无代码爬虫及编程学习资源等。
探索通义语音团队的创新之作 —— FunAudioLLM模型评测
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别和语音合成技术在各个领域得到了广泛应用。阿里云推出的“通义语音大模型FunAudioLLM”作为最新的语音处理技术，备受业界关注。本次评测将深入探讨通义语音大模型的功能、性能及其在实际应用中的表现。
通义大模型
通义千问大模型家族全面升级更大参数规模模型首次面世，全新通义千问2.0版本欢迎体验。https://tongyi.aliyun.com/
