今天，机器翻译模型Qwen-MT正式上线，支持92种语言互译，具备高度可控性与低延迟、低成本特点，适用于多种场景。开发者可通过Qwen API体验其强大翻译能力。

Arthas heapdump（dump java heap, 类似 jmap 命令的 heap dump 功能）

通义万相首尾帧生视频14B模型正式开源，作为首个百亿级参数规模的开源模型，可依据用户提供的开始与结束图片生成720p高清衔接视频，满足延时摄影、变身等定制化需求。用户上传两张图片或输入提示词即可完成复杂视频生成任务，支持运镜控制和特效变化。该模型基于Wan2.1架构改进，训练数据专门构建，确保高分辨率和流畅性。

中央网信办近日印发通知，启动为期3个月的“清朗·整治AI技术滥用”专项行动，旨在规范AI服务与应用，促进行业健康发展，保障公民权益。行动分两个阶段：第一阶段聚焦源头治理，包括清理违规AI程序、加强生成内容标识管理等；第二阶段集中整治利用AI制作谣言、不实信息、色情低俗内容及侵权行为等问题。此次行动将强化平台责任，提升技术检测能力，推动AI技术合法合规使用，维护网络环境清朗。

通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评：最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来，是个很好功能……

本文介绍了通过DeepSeek生成一个基于Spring AI的在线AI聊天助手项目的全过程。项目采用JDK17+Spring AI+Thymeleaf+Spring Web技术栈，实现了一个简单的聊天界面，用户可输入内容并获得DeepSeek返回的结果。文章详细描述了从需求明确、项目结构设计到配置参数启动的步骤，并展示了核心代码片段如pom.xml、application.properties及主要Java类文件。尽管功能简单，但体现了AI在编程领域的高效应用，未来有望进一步优化上下文记忆等功能，提升开发体验与效率。

DeepSeek的出圈为AI发展开辟新路径，大模型在各行业应用也愈发深入。例如“许继智算”团队在昇腾AI创新大赛中获奖，他们通过大模型解决了电力装备运维中的缺陷检测与风险识别难题。传统电力运维依赖人工，存在效率低、误报率高等问题，而该团队基于多模态大模型，融合文本、声纹、图像等信息，构建“智电灵眸”智能运维平台，大幅提升故障诊断精度与效率。其创新方案已在多个项目试点，识别准确率提升30%以上，故障预警速度提高50%，标志着电力运维进入“智能体”时代。这不仅体现了大模型的实际价值，也为其他行业应用提供了参考范例。

本项目利用CAMEL生成高质量的CoT数据，结合Unsloth对Qwen2.5-1.5B模型进行微调，并将结果上传至Hugging Face。通过详细步骤介绍从数据生成到模型微调的完整流程，涵盖环境配置、API密钥设置、ChatAgent配置、问答数据生成与验证、数据转换保存、模型微调及推理保存等内容。最终展示了如何优化问答系统并分享实用技巧。 [CAMEL-AI](https://github.com/camel-ai/camel) 是一个开源社区，致力于智能体扩展研究。欢迎在GitHub上关注并加入我们！

AI大模型的快速发展正推动各行业增长，预计未来十年年均增长率达37.3%，2027年前全球企业在AI领域的投资将达8000亿美元。这促使企业进行战略转型，调整AI应用构建与保护方式。为应对AI创新需求，AI网关概念应运而生，它帮助企业随时随地控制和管理应用流量，提供更高的安全性。AI网关不仅支持多AI模型集成，还提供统一端点、应用程序配置与部署、安全与访问管理等核心功能。面对未来挑战，AI网关需支持模型故障转移、语义缓存等功能，确保AI应用的可靠性和效率。开源项目APIPark.COM为企业提供了一站式AI网关解决方案，简化大型语言模型的调用过程，保障企业数据安全。

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。

近期开源社区陆续出现了千亿参数规模以上的大模型，这些模型都在各项评测中取得杰出的成绩。今天，通义千问团队开源1100亿参数的Qwen1.5系列首个千亿参数模型Qwen1.5-110B，该模型在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。

日前，全球最大的开源大模型社区HuggingFace和国内权威大模型评测平台OpenCompass分别公布了最新的开源大模型排行榜，阿里云通义千问（Qwen-72B）力压Llama2等国内外开源大模型在两个排行榜上同时登顶榜首。

上期，我们介绍了通义千问7B模型的微调+部署方式，但在实际使用时，很多开发者还是希望能够结合特定的行业知识来增强模型效果，这时就需要通过外接知识库，让大模型能够返回更精确的结果。

本文探讨如何减少AI模型训练中的参数量，提升效率并降低资源消耗。通过轻量化架构、剪枝、知识蒸馏等技术，在保证性能的同时实现模型精简，推动绿色可持续的AI发展。

本示例演示使用通义灵码，基于React Native与Node.js开发跨平台类通义App，重点展示iOS端实现。涵盖前端页面生成、后端代码库自动生成、RTK Query通信集成及Qwen API调用全过程，体现灵码在全栈开发中的高效能力。（238字）

本文介绍了基于Spring Security的权限管理框架，涵盖认证、授权与鉴权核心概念，通过快速入门示例演示集成流程，并结合数据库实现用户认证。进一步扩展实现正常登录，JWT登录及鉴权管理器，实现灵活的安全控制，适用于前后端分离项目中的权限设计与实践。

众所周知，由于一些不可抗力，导致Docker Hub需要梯子访问才可以拉取镜像，我这里提供几种我自己的解决方案

**LangChain框架** 是一个开源工具，由Lang.AI开发，专为基于大语言模型（LLM）的应用程序设计。它简化了与LLM的交互，整合数据检索和功能模块，支持上下文感知和逻辑推理。框架包括**基础层**（Models、LLM、Index）、**能力层**（Chains、Memory、Tools）和**应用层**（Agent），提供模型集成、提示管理、内存系统、索引、链和代理等模块。LangChain的特点包括上下文感知、逻辑推理、预制链和组件，以及开发工具如LangSmith和LangServe。广泛应用在文档分析、聊天机器人、智能助手、代码生成、内容创作和数据科学等领域。

阿里云通义大模型助力“小爱同学”！

介绍通义智文产品发展历程、使用场景及主要功能。

本文基于3000+企业邮件案例，提供一套专业的AI商务邮件指令，通过数据驱动的方法论，帮助企业实现邮件沟通效率提升85%，客户转化率增加60%，年度ROI达400%。包含完整指令代码、实战案例和量化收益分析。

本文是 Qwen3-Coder 挑战赛教程第四期，我将带你完整走通一个真实项目案例：从零搭建一个“AI 舞蹈生成器”网站——上传一张人物照片，点击“立即生成”，即可获得一段该人物跳舞的动态视频。 整个过程仅需三步，无需前端、后端或模型部署经验，真正实现“说话即开发”。

本文深入解析AI Agent核心能力——工具调用的工作机制，通过构建购物助手实例，详解Agent循环、行动类设计、安全防护与架构优化，并展望MCP协议在标准化交互中的应用前景。

本文详解基于LangGraph与MCP协议构建研究助手的技术方案，涵盖双服务器集成、状态化智能体设计与用户元命令控制，助你掌握生产级代理系统开发要点。

Qwen3 正式发布并开源 8 款混合推理模型，包括两款 MoE 模型（Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B）及六个 Dense 模型。这些模型支持 119 种语言，在代码、数学等测试中表现优异，并提供思考与非思考两种模式。依托阿里云函数计算 FC 算力，FunctionAI 平台支持模型服务和应用模板部署，适用于多种场景。用户可通过 Serverless 架构快速构建高弹性、智能化应用，显著降低开发成本，提升效率。试用链接及详细文档已提供，欢迎体验。

Arthas monitor（方法执行监控）

随着deepseek等大模型逐渐步入视野，理论上文档解析工作应能大幅简化。 然而，实际情况却不尽如人意。当前的多模态大模型虽然具备强大的视觉与语言交互能力，但在解析非结构化文档时，仍面临复杂版式、多元素混排以及严密逻辑推理等挑战。

AI 解决方案的安全控制设计与实施涵盖数据安全、模型安全、系统安全及合规治理四大领域。通过数据加密、访问控制、差分隐私等手段保障数据安全；采用对抗训练、联邦学习确保模型安全；利用容器化部署、可信执行环境维护系统安全；并遵循 GDPR 等法规，进行红队测试和应急响应，确保 AI 全生命周期的安全性与合规性。

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。

【8月更文挑战第20天】

从使用者的角度解读通义万相AI绘画创作方案的优与劣

使用modelScope部署通义千问模型

GPU上大语言模型的内存主要由模型权重和KV缓存构成。70亿参数模型以16位精度加载时，权重占约14GB；KV缓存则随批大小和序列长度线性增长，显著影响显存使用，限制推理吞吐与长上下文处理。

本文介绍如何使用通义灵码智能体与 qwen3 和支付 MCP 编写创作打赏智能体，该智能体能够完成日常聊天、诗词创作和请求打赏并生成支付链接功能。

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。

本文介绍了算法备案的背景、法规依据、备案类型及流程，涵盖生成合成、个性化推送等五大算法类型，并详细说明所需材料与备案周期，强调未备案将面临行政处罚甚至刑事追责，助力企业合规运营。

通义实验室推出WebSailor方案，通过创新的post-training方法显著提升开源模型在复杂网页推理任务中的表现。该方案包括合成高不确定性数据、多轮工具调用轨迹重构及强化学习算法DUPO应用，在多个评测中展现优越性能。

最新一期LiveBench榜单显示，阿里云旗舰模型Qwen3-235B-A22B荣登全球开源模型冠军，小尺寸Qwen3-32B位列Top3。千问3在指令遵循能力上超越多个顶级闭源模型，位居全球第一。该评测由图灵奖得主Yann LeCun发起，采用动态防污染机制，确保公平性。千问3支持119种语言，具备混合推理架构与强大Agent能力，现已上线阿里云百炼平台，提供免费体验与API调用。

基于Qwen-2.5开源大模型，本方案旨在处理环境、社会及治理（ESG）相关资料，涵盖数据分析、决策辅助和报告生成等任务。方案详细描述了从数据准备、模型功能设计到部署优化的全过程，并列举了多种应用场景，如企业合规审查、投资评估支持等，旨在为企业、机构和研究者提供全面的ESG资料处理解决方案。

【10月更文挑战第18天】

蒋星熠Jaxonic，机器学习实践者，痴迷于SVM的数学之美与工程应用。擅长通过核技巧解决非线性问题，在文本分类、图像识别等领域积累丰富经验。倡导理论与实践结合，致力于构建高效、可解释的AI模型。