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科学家用AI模拟学术世界！通义实验室联合人大打造虚拟学术宇宙CiteAgent，基于自研多智能体框架AgentScope，实现数万AI科学家协同仿真，复现引文网络三大经典现象。研究获顶刊《Nature》子刊录用，开创社会科学“实验室”，推动“AI for Social Science”新范式。（回复CiteAgent获取论文）

作为开发者，旅行规划如同“需求地狱”：信息碎片、需求多变、缺乏测试。本文提出一套“企业级”AI提示词库，将模糊需求转化为结构化“API请求”，实现标准化输入输出，让AI成为你的专属旅行架构师，30分钟生成专业定制方案，提升决策质量，降低90%时间成本。

AIGEO聚焦企业数字化服务，以AI技术提升营销与运营效率，助力精准获客、流量增长及风险控制。已赋能跨境电商、制造、医疗等多个行业，显著提升ROI与市场覆盖，成为AI时代企业智能发展的核心基础设施。

云数据库采用存储区、对象类型、对象三级结构，支持灵活的数据建模与权限管理，可通过AGC平台或本地项目初始化，实现数据的增删改查及端侧高效调用。

本文深入解析检索增强智能体技术，探讨其三大集成模式（工具模式、预检索模式与混合模式），结合实战代码讲解RAG组件链构建、上下文压缩、混合检索等关键技术，并提供多步检索工作流与知识库自更新机制设计，助力高效智能体系统开发。

本文深入探讨了通义大模型在文档自动化处理中的应用，重点解决传统OCR识别精度低、效率瓶颈等问题。通过多模态编码与跨模态融合技术，通义大模型实现了高精度的文本检测与版面分析。文章详细介绍了OCR集成流程、批量处理优化策略及实战案例，展示了动态批处理和分布式架构带来的性能提升。实验结果表明，优化后系统处理速度可达210页/分钟，准确率达96.8%，单文档延迟降至0.3秒，为文档处理领域提供了高效解决方案。

展示了aipy是如何设计记录心情&收支的日记本的过程

企业级大模型架构师需要掌握从 底层算力、模型训练、微调优化、推理部署、企业集成 到 安全合规 的全栈能力。这里提供一个完整的 企业级大模型架构师成长体系。

通义灵码是基于通义大模型的AI研发辅助工具，提供代码智能生成、研发问答、多文件修改等功能，帮助开发者提高编码效率。本文通过手把手教程，使用通义灵码开发一个简单的Python时钟程序，展示其高效、智能的编码体验。从环境准备到代码优化，通义灵码显著降低了开发门槛，提升了开发效率，适合新手和资深开发者。最终，你将体验到AI加持下的便捷与强大功能。

在前两篇文章中，我分别讲解了如何将产品上架到 Chrome Web Store 和 Firefox Add-ons。今天，我们将继续探索另一个重要的浏览器插件市场——Microsoft Edge 插件商店。如果你已经熟悉 Chrome 和 Firefox 插件的上架流程，那么这篇文章会让你更快上手 Edge 插件的发布。同时，我也会在关键环节与 Chrome 和 Firefox 进行对比，帮助你更好地理解三者的异同。

Qwen2.5是一款强大的生成式预训练语言模型，擅长自然语言理解和生成，支持长文本解析、数据预测、代码生成等复杂任务。Qwen-Long作为其变体，专为长上下文场景优化，适用于大型文档处理、知识图谱构建等。Qwen2.5在ESG报告解析、多Agent协作、数学模型生成等方面表现出色，提供灵活且高效的解决方案。

本文探讨了如何避免高成本的模型微调，通过任务拆解和提示词调优实现业务目标。文中提到，当大语言模型不能直接满足需求时，微调涉及大量工作，包括数据准备、模型训练及GPU资源。为降低成本，作者提出了两步方法：1) 任务拆解，将复杂任务分解为简单子任务，利用模型优势处理部分；2) 提示词调优，优化输入以引导模型更高效地响应。虽然这可能不适用于所有情况，但能有效减少对模型微调的依赖。

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。

本指南系统解析 Coze Loop 架构，涵盖项目结构、DDD 设计、技术栈与学习路径，助你从零掌握 AI Agent 平台开发与贡献。

本演示展示如何使用通义灵码进行数据库设计与数据分析。通过SQLite构建电商订单表，利用AI生成表结构、插入样本数据，并完成多维度数据分析及可视化图表展示，体现AI在数据库操作中的高效能力。

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。

语言模型为何会产生幻觉？OpenAI 最新研究指出，幻觉源于模型在训练和评估中被鼓励猜测而非承认“不知道”。即使强大如 GPT-5，也无法完全避免幻觉。改进评估方式、奖励模型表达不确定性，是减少幻觉的关键。

Arthas ognl（执行ognl表达式）

Arthas jad（字节码文件反编译成源代码 ）

通义灵码现在已经全面支持 Qwen3，并正式上线编程智能体，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可以根据开发者的诉求，使用工程检索、文件编辑、终端等工具，端到端地完成编码任务。

Arthas memory（查看 JVM 内存信息）

Arthas stack （输出当前方法被调用的调用路径）

2025年2月18日，阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1（671B）与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B大模型。此举显著提升平台的数据处理、分析和治理能力，简化数据开发流程，并支持智能数据查询、自动化报告生成等应用场景，推动企业级数据治理智能化进程，助力企业实现数据驱动的创新发展。

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。

本方案整合CACA智能导航系统与基于RAG的大模型医疗问答系统，旨在提供高效、精准的肿瘤诊治支持。通过指南AI导航、知识图谱查询等功能，优化医生诊疗流程，提升患者服务质量，实现医疗资源的有效利用。

大语言模型在假新闻检测应用中发挥重要作用。通过学习大量语言数据和模式，模型可以理解文本的语义和上下文信息，判断其真实性。模型通过监督学习训练，提取特征并预测新闻真实性。结合其他技术手段和人工审核，可以提高准确性和可信度。假新闻检测的过程包括数据准备、特征提取、模型训练和实际应用。模型在谣言检测中也有类似应用。

使用modelScope部署通义千问模型

体验通义听悟产品，写下原创评测，就有机会赢取小米投影仪、阿里云定制T恤、阿里云社区优质评测证书、30元猫超卡等诸多好礼！快来参与吧！

合肥高维数据推出“基于字体文件重编排的反爬虫溯源技术”，融合动态混淆与隐形水印，实现数据“不可用”与盗版“可溯源”。通过专属置乱字体和嵌入用户水印，有效防护爬虫抓取并精准定位泄露源头，广泛适用于政务、金融、教育、招聘等场景，构建前端防护、后端追溯的安全闭环，守护数字内容版权。

很多数据报告沦为"数字坟墓"，核心在于缺乏从数据到洞察的翻译。本文提供一套"数据分析报告生成指令"，帮助开发者和分析师利用AI跨越技术与商业的鸿沟，将枯燥报表转化为驱动决策的行动指南。

针对技术团队"瞎忙不增长"的痛点，解析OKR在战略对齐中的核心价值。提供一套经过验证的AI指令，帮助管理者将模糊愿景拆解为可量化、有挑战的关键结果，实现从"任务导向"到"价值导向"的转型。

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。

AIGEO是一款低成本、高效率的内容优化工具，助力企业提升曝光与转化。适配多行业，支持AI收录推荐，精准匹配用户搜索意图，合规安全，推动小微企业数字化转型。（238字）

本文详解文件上传安全漏洞，涵盖白名单绕过（如00截断、条件竞争）、图片木马制作与利用、以及IIS、Apache、Nginx等常见解析漏洞原理与防御。结合实战案例，深入剖析攻击手法与修复方案。

Arthas dashboard（当前系统的实时数据面板）

通义实验室联合阿里云百炼发起有奖征文活动！使用Qwen3+MCP Sever搭建Agent，即有机会瓜分1亿Tokens大奖与限定周边。活动时间：5月6日-5月30日征稿，投稿需包含技术文档、故事分享、演示视频及知识产权承诺书。突出技术创新与场景应用，传播潜力更大！扫码报名并分享至社交平台还有额外抽奖机会，赢定制好礼！

本指南介绍如何在鸿蒙 Next 系统中对接 AI API，实现文字对话功能。首先通过 DevEco Studio 创建项目并配置网络权限，选择合适的 AI 服务（如华为云或百度文心一言）。接着，使用 Node.js 转发请求，完成客户端与服务器端代码编写。最后进行功能测试与优化，确保多轮对话顺畅、性能稳定。此过程需严格遵循开发规范，充分利用系统资源，为用户提供智能化交互体验。

刚接触AI和PyTorch，理解“张量（Tensor）”是入门关键。张量可类比为Java中的多维数组，但更强大，尤其在AI领域支持GPU加速、自动求导等特性。它不仅能高效存储数据，还能进行复杂运算，是深度学习的核心数据结构。掌握张量的维度、数据类型及GPU加速特性，对学习PyTorch至关重要。