通义千问语音识别大模型API 本地上传报错 InvalidParameter问题如何解决？
在使用通义千问ASR时，是否支持直接上传本地音频文件？如果支持，是否必须使用官方DashScope SDK，或者可以通过 Base64 编码等方式上传？当前尝试通过 multipart/form-data 和 Base64 编码上传本地文件，但遇到 InvalidParameter 错误。但是使用公网 URL响应正常。请问正确的本地上传方式是什么？是否需要特定的字段名或编码格式？附错误信息：re....
通义千问Qwen征文活动获奖公布
各位参赛队伍，感谢大家对本次征文活动的积极关注与踊跃参与，本次活动已顺利落幕，经过评审，现宣布以下队伍获奖：一等奖3名，二等奖6名，三等奖10名，用户价值奖2名 一等奖 ...
如何构建媲美通义千问在线接口的qwen-max智能体
简介： qwen-max智能体作为一个高效、智能的系统，能够处理多种任务类型，如查询、文本生成、翻译、图像处理等。通过任务识别、决策引擎、工具选择和结果整合，qwen-max智能体能够自动选择合适的工具和方法，实现精准的解决方案。系统依托强大的自然语言理解能力，能够自动识别并处理用户的各种需求，并提供智能化的服务。 构建qwen-max智能体的目标是实现一个能够快速响应、精准执行...
Qwen-coder方向-如果从0开始应用通义千问开源大模型
其实大部分人和我对大模型这个概念是比较模糊的，他具体能做什么，又能给我们带来什么，我将从几个学习方面从0开始带领想要入手大模型的同学们一个完美的学习过程 通义千问大模型是什么？ 我们可以通过modelscope 研习社https://www.modelscope.cn/learn进行系统学习，首先我关注的是15分钟部署OpenAI API服务：ollama+Qwen2.5-7B-...
通义千问 Qwen 系列的 Agent 方向探索
一、引言 在人工智能蓬勃发展的当下，通义千问 Qwen 系列在拓展其功能边界方面展现出了强大的潜力，尤其是在 Agent 方向上的探索引人瞩目。灵活的 Tool 调用以及单 / 多 Agent 场景实践等内容，正逐渐塑造着其在诸多复杂应用场景中的独特优势。下面我们将详细探讨这些方面，并辅以代码示例，以便更直观地呈现其原理与应用...
通义千问 Qwen 在智能文本分析中的应用实践
摘要： 本文主要探讨了通义千问 Qwen 在智能文本分析领域的应用实践。通过实际案例展示了如何利用 Qwen 的强大语言理解能力，对文本数据进行分类、情感分析以及关键信息提取等操作。详细介绍了代码实现过程，包括环境搭建、模型调用以及数据处理等环节，旨在为相关领域的开发者和研究人员提供有益的参考和借鉴，推动 Qwen 在更多场景...
一种基于通义千问prompt辅助+Qwen2.5-coder-32b+Bolt.new+v0+Cursor的无代码对话网站构建方法
前言 今年似乎大模型之间的“内卷”已经有些偃旗息鼓了，各大技术公司逐渐从单纯追求模型参数量的竞赛中抽身，转向更加注重模型的实际应用效果与效率，开始内卷起了LLM“载具” 不知道这个词是不是我第一个发明的哈，总之我更喜欢将结合了大模型的工具都称之为LLM“载具”，这些“载具”就像是为强大的大模型配备了各种增强功能的载体ÿ...
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） 1.背景 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&#x...
通义千问大模型
在数字化时代，企业面临着前所未有的客户对话数据处理挑战。为了从海量数据中提取有价值的信息，进而提升服务质量和客户体验，阿里云推出了一项创新的解决方案——AI大模型助力客户对话分析。本文将对这一方案进行深入评测，通过图文并茂的形式展现其优势与实际应用效果。 一、方案背景与需求随着在线客服和电话销售团队的规模不断扩大，企业每天都会...
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
业务场景知识图谱知识图谱(KG)是谷歌提出的一种知识表示形式，它通过互联的节点和实体捕捉知识，以结构化的形式表示关系和信息。知识图谱具有以下优势： 结构化信息：知识图谱将信息以节点（实体）和边（关系）的形式组织，使得复杂信息结构化，便于存储和查询。语义理解&...
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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