通义千问

给web增加简单的ai对话功能自从 ChatGPT 火了之后，越来越多人开始对 AI 感兴趣，AI 的使用也越来越普遍了。现在你随便点开个知名网站或者 APP，基本都能看到 AI 的影子，而且这些 AI 大多都是用 “问答” 的形式跟人互动，说白了就是 “聊天”。

阿里最新开源！轻量级视觉模型Qwen3-VL-4B&8B-Instruct本地部署教程：小参数媲美顶尖模型Qwen3-VL 是迄今为止 Qwen 系列中最强大的视觉语言模型。这一代产品全面升级：卓越的文本理解和生成、更深层次的视觉感知和推理、扩展的上下文长度、增强的空间和视频动态理解以及更强大的智能体交互能力。

LangChain4j从入门到实战（一）课程链接：黑马程序员LangChain4j从入门到实战项目全套视频课程，涵盖LangChain4j+ollama+RAG，Java传统项目AI智能化升级_哔哩哔哩_bilibili

Python测试之道

测试工程师如何利用通用千问大模型精准获取需求文档图片内容在软件测试与需求追踪的实际工作中，经常遇到需求文档、票据、合同等图片资料，这些资料中的关键信息需要被高效、准确地提取和结构化，便于后续的自动化测试、数据归档及追溯分析。传统OCR工具虽能实现基本的文字识别，但在关键信息精准抽取、中文票据格式处理、多语言兼容等方面存在局限。

通义千问席卷日本！开源界“卷王”阿里通义千问成为日本AI发展新基石据日本经济新闻（NIKKEI）报道，通义千问已成为日本AI开发的新基础，其影响力正逐步扩大，深刻改变着日本AI产业的格局。

ZHW_AI课题组

调用通义千问实现语音合成并将合成的音频通过扬声器播放郭建东，男，西安工程大学电子信息学院，2024级研究生研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：1229963266@qq.com

【通义千问】蓝耘智算 | 智启未来：蓝耘MaaS×通义QwQ-32B引领AI开发生产力【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈人工智能与大模型应用 ⌋ ⌋ ⌋ 人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。

怎样能写出完美的Prompt随着语言大模型的智能化演进，其作为内容生产引擎的核心竞争力日益凸显。如何通过Prompt工程深度释放其潜能，实现工作效率的指数级提升与文本质量的突破性飞跃，本质上是对"指令炼金术"的极致探索。在语言模型的运行机制中，Prompt不仅是需求输入的载体，更是思维路径的导航仪——其精准度直接决定输出内容与预期目标的拟合度。当我们聚焦【Prompt的精炼艺术】时，需构建包含三层维度的优化框架：首先通过场景化拆解明确核心诉求，其次运用结构化模版整合思维要素，最后借由迭代式对话完成语义校准。这种系统化的Prompt设

【深度学习总结】使用PDF构建RAG：结合Langchain和通义千问使用平台：趋动云，注册送算力在大型语言模型（LLMs）应用领域，我们面临着大量挑战，从特定领域知识的匮乏到信息准确性的窘境，以及可能生成虚假内容。检索增强生成（RAG）通过引入外部知识库等补充信息源，成为解决这些难题的有效策略。事实证明，在需要持续更新或特定领域应用的知识密集型场景中，RAG 尤其有效。与其他方法相比，RAG 的一个显著优势在于无需为特定任务重新培训 LLM。最近，RAG 因其在会话助手等应用中的成功应用而备受瞩目。

AI高中数学教学视频生成技术：利用通义千问、MathGPT、视频多模态大模型，语音大模型，将4个模型融合，生成高中数学教学视频，并给出实施方案。大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下AI高中数学教学视频生成技术：利用通义千问、MathGPT、视频多模态大模型，语音大模型，将4个模型融合，生成高中数学教学视频，并给出实施方案。本文利用专家模型+反思+总结的模式提升大模型返回结合，文本生成PPT模型，驱动PPT生成动画视频，并结合文稿生成语音，最后合并生成完整的高中数学教学视频。

java脚手架系列16-AI大模型集成之所以想写这一系列，是因为之前工作过程中有几次项目是从零开始搭建的，而且项目涉及的内容还不少。在这过程中，遇到了很多棘手的非业务问题，在不断实践过程中慢慢积累出一些基本的实践经验，认为这些与业务无关的基本的实践经验其实可以复刻到其它项目上，在行业内可能称为脚手架，因此决定将此java基础脚手架的搭建总结下来，分享给大家使用。

华尔街的幻觉

FastGPT部署通义千问Qwen和智谱glm模型|OneAPI配置免费的第三方API继这篇博客之后从零开始FastGPT本地部署|Windows有同学问，不想在多个平台申请API-Key，不好管理且要付费，有木有白嫖方案呀？

ApiSmart-QWen2.5 coder vs GPT-4o 那个更强？ ApiSmart 测评QWen2.5 coder vs GPT-4o 那个更强？那个更快，那个更精准，让我们来看看；ApiSmart Api design Copilot - ApiHugApiSmart make your api design and implement happierhttps://apihug.com/zhCN-docs/copilot

Bruce_Liuxiaowei

如何编写有效的Prompt模板：提升大模型性能的关键在大模型的应用中，编写一个好的Prompt至关重要。Prompt用于定义智能体的行为模式，正确的Prompt能帮助智能体更好地理解用户的需求并做出恰当的回应。它直接影响模型输出的质量和相关性，提高模型在特定任务上的性能。有效的Prompt还能减少模型输出中的错误和偏见等。本文将介绍如何编写有效的Prompt模板，并详细探讨百炼平台提供的三种主要Prompt模板（ICIO、CRISPE、RASCEF），以及静态和动态样例库的创建与应用。

阿里云大数据AI技术

DistilQwen2：通义千问大模型的知识蒸馏实践作者：岳元浩（顾城）、汪诚愚（熊兮）、严俊冰（玖烛）、黄俊（临在）在人工智能快速发展的今天，大语言模型已经成为了人工智能的研究热点。其中，通义千问（Qwen）大模型系列凭借其强大的语言理解和生成能力，吸引了开源社区越来越多的关注。随着这些模型的应用场景不断扩大，如何提高它们的运算效率，降低部署成本，成为了一项重要的课题。知识蒸馏作为一种有效的模型压缩技术，通过将大型模型的知识转移到较小的模型中，实现了在确保性能的前提下，显著降低了所需的计算资源和推理时长，从而使得模型在实际应用中变得更加灵活和高效。

戴着眼镜看不清

国内对接使用GPT解决方案——API中转在这个数字化时代，人工智能（AI）已经成为各行各业不可或缺的一部分。然而，对于国内用户来说，直接对接和使用GPT等大型AI模型却面临着诸多挑战。今天，我们将一起探讨这些挑战，并介绍一种解决方案——阿波罗AI(api.ablai.top)，它将为国内用户提供更加可靠和高效的AI服务体验。

戴着眼镜看不清

GPT避坑指南：如何辨别逆向、AZ、OpenAI官转市面上有些说自己是官转，一刀只需要1块甚至几毛钱，并声称官方倍率的，很大可能就是使用的是逆向或Azure。

国内大语言模型哪家更好用？大家好，我是袁庭新。过去一年，AI大语言模型在爆发式增长，呈现百家争鸣之态。国内外相关厂商积极布局，并相继推出自家研发的智能化产品。

Deng_Xian_Sheng

使用通义千问模拟ChatGPT-o1进行思考，并以类似于ChatGPT-o1的形式输出prompt*注 prompt来自https://openwebui.com/m/opui/chatgpt-o1-zh 我只是在通义千问上测试了它。

Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用增强扩展（text2sql）我在上一篇文章中《Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用（text2sql）》利用langchain 中create_sql_agent 创建一个数据库代理智能体，但是实测中发现，使用 create_sql_agent 在对话中，响应速度太慢了，数据的表越多，对话响应就越慢，这次本篇文章langchain中和数据库对话交互的另两种方式，SQLDatabaseChain和create_sql_query_chain。