你的AI，能过真实电商这一关吗？
如果一款电商 AI 助手，却算不清跨境税费、看不懂最新促销政策、选不出潜力爆品……这样的 AI，你敢用在生意里吗？这正是当前多数 AI Agent 面临的困境：在实验室里“样样都会”，一到真实商业场景
阅读全文通义百聆语音双子星，同步开源！
只需3秒录音，就能让你的声音无缝切换语种、方言与情绪——中、粤、日、英、开心、愤怒......9 种通用语言、18种方言，通通搞定！一段嘈杂环境下的会议录音，AI 也能毫秒级输出文字，绕口令、RAP、
阅读全文AgentScope 1.0 全面进化，从原型走向产业落地！
我们曾经畅想，未来的智能体不仅能思考，还能像人类专家一样——拥有专属技能、实时响应，并安全执行真实任务。本次 AgentScope 更新，实现了一次面向生产级智能体应用的基建全面升级。我们聚焦生产级落
阅读全文Z-Image 零基础上手指南：本地部署 + 提示词模板实战
无需 4090，6GB 显存笔记本也能生成带中文字的商业级海报！Z-Image 作为一款高效能、轻量化的生成式 AI 模型，不仅推理速度快，更原生支持中英双语理解与精准渲染。本文将从模型下载 → 配置
阅读全文让 AI 对话秒变可交互界面！
当技术壁垒不断被打破，各行各业都在试水 AI 应用，如何更快速地将 AI 能力转化为实实在在的业务价值？阿里云百炼 UI 设计器给出了答案 -- 提供从 UI 可视化搭建，到 AI 服务无缝集成与快速
阅读全文1秒生图！6B参数如何“以小博大”生成超真实图像？
你来鉴定这组照片：哪些是相机实拍？哪些是 AI 生成？上面这组图片，光影、肤质、发丝，细节都无比真实。但事实上——它们全部都是由我们最新的生图模型 Z-Image 生成的。这款“以假乱真”的模型也在上
阅读全文被Nature旗下刊物收录！我用AgentScope造了个“AI社科实验室”
科学家们终于可以对“科学本身”做实验了。想验证一个社会理论，如何快速找到上万名志愿者调研？想缩短长达数年的研究周期，如何让社会“加速演化”？面对无法设置“对照组”的困境，如何证明因果，而非源于推测？
阅读全文如何给AI一双“懂节奏”的耳朵？
如何将一段连续的、信息密度不均的波形，变成一串 AI 能够理解和处理的“密码”？关键在于语音分词器——它就像是 AI 的“语音耳朵”，负责将声音信号转换成离散的符号序列。然而，现有的语音分词器大多采用
阅读全文妙妙妙妙！公文、合同、标书…全妙闭环了
在政企机关，一篇公文常要反复修改，确保措辞更严谨、表述更稳妥；在媒体机构，一条热点刚出现，编辑就要在几小时内完成选题、采编、成稿，抢时效、保质量；在法务部门，一份合同要逐字比对，一个字的失误，都可能埋
阅读全文MNN × Qwen 实战：离线运行大模型的正确姿势
👀 欢迎来到「端侧AI创新挑战赛」官方教程第四期！上一期，我们把 Qwen3 装进了树莓派，用一块 OLED 屏和一个九键键盘，打造出了一台真正离线对话的“电子鹦鹉”。 本期，主战场转向你最熟悉的设备
阅读全文树莓派这种“玩具级”设备，真能跑大模型吗？
👀 欢迎来到「端侧AI创新挑战赛」官方教程第三期！在前两期中，我们带大家用 Ollama 在 PC 上零代码部署 Qwen3-0.6B，也深入探讨了 Android/iOS 设备上部署轻量级 Qwen
阅读全文把大模型“塞”进手机分几步？
👀 欢迎来到「端侧AI创新挑战赛」官方教程第二期！上一期，我们手把手带你在 PC 上本地跑起 Qwen3-0.6B。今天，我们要把这份能力装进口袋——没错，你的手机也能变身离线 AI 助手！无需联网、
阅读全文5分钟，把Qwen“装”进电脑！
👀 欢迎来到「端侧AI创新挑战赛」官方教程第一期！本期挑战赛旨在探索 Qwen 系列模型在手机、PC、嵌入式设备等端侧场景中的多样化落地可能。无论你是开发者、创作者，还是对本地 AI 感兴趣的普通用户
阅读全文Qwen3-Omni：一个模型，全能不偏科
一个模型能够同时处理文字、图片、语音和视频了！新一代原生全模态大模型 Qwen3-Omni 正式发布。在 36 项音视频基准测试中，取得了 32 项开源模型最佳效果，22 项达到 SOTA 水平。在音
阅读全文你们催更的模型，云栖大会一口气全发了！
6款模型上新 + 1个全新品牌发布，覆盖文本、视觉、语音、视频、代码、图像全场景，这份超强清单，请收好：🔹 Qwen MAX：万亿参数大模型，Coding 与工具调用能力登顶国际榜单；🔹 Qwen3-
阅读全文【参赛必看】发帖指南：这样发，更容易拿奖！
📣 所有参赛选手请注意！想让你的作品在众多项目中脱颖而出？冲击“硬核技术奖”、“创新架构奖”或“商业价值奖”？一份清晰、完整、有吸引力的项目展示，就是你的“加分神器”！我们为你准备了一份超详细的 《端
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硬核拆解核心技术揭秘为了让 AI 真正具备“做研究”的能力，我们针对通义 DeepResearch 的数据、Agent范式、训练、基础设施（Infra）、Test Time Scaling 进行了系统
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