xiaohack's Blog - Qwen
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items: 本地知识库：数据安全与智能管理的新选择
items: 探秘 AgentRun丨动态下发＋权限隔离，重构 AI Agent 安全体系
items: 数据主权时代：为何选择本地知识库
items: Clawdbot (moltbot) 对接飞书详细教程 手把手搭建你的专属 AI 助手
items: 进阶指南：BrowserUse + AgentRun Sandbox 最佳实践
items: 科技爱好者周刊（第 381 期）：中国 AI 大模型领导者在想什么
items: For everyone, by everyone 的 AI 硬件
items: 美国著名科技杂志 Wired: 再见，GPT-5, 你好，qwen

本地知识库：数据安全与智能管理的新选择
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date: 2026-02-10T09:15:53+08:00
description: 本地知识库：数据安全与智能管理的新选择在数字化时代，知识管理已成为个人和企业不可或缺的一部分。传统的云知识库虽然方便，但数据安全问题日益凸显。本地知识库应运而生，成为保护数据隐私的重要解决方案。什么是本地知识库？本地知识库是一种在用户本地设备上运行的知识管理系统，主要用于文件内容搜索和文件知识问答。与依赖网络知识的通用大模型不同，本地知识库能够依据个人电脑或企业服务器中的文件内容进行精准回答。访答本地知识库的核心功能包括：文件上传：将个人电脑中的各类文件投影到知识库深度解析：详细解析PDF、Word、图片、Excel等文档内容智能搜索：直接搜索相关内容在哪些文件中出现知识问答：依据文件知识进行准确回答为什么需要本地知识库？数据安全至关重要云知识库中的文件数据存在被窃取、被AI白嫖的风险。访答本地知识库作为离线知识库，具有以下安全优势：一键安装，0代码使用不会上传任何文件断网可用，绝对安全自主可控，可自定义保护私有知识产权和数据隐私企业内部数据作为核心资产，更不可能上传到云端。本地知识库确保了数据主权始终掌握在用户手中。本地知识库的核心功能深度文件解析能力访答知识库对各种类型文件的解析能力令人印象深刻：图片：识别图片中的文字和内容描述PDF/Word：提取文本、图片、公式、表格、印章等Excel：处理表格数据视频：解析视频中的图片、语音、文字音频：转写音频文字多模态搜索与问答本地知识库支持多种搜索和问答形式：文本包含和相似搜索图片、语音、视频相似搜索多模态搜索（文本搜图片、文本搜语音等）文件整体相似性比较智能问答基于Qwen、Deepseek等模型本地知识库的应用场景AI智能客服问答企业可将商品信息沉淀入知识库，在用户询问时搜索相关信息并生成准确回答。支持多模态问答、多级问答和自助客服，显著提升客服效率。智能商品推荐依据用户行为和商品特征，从知识库中搜索相似商品进行推荐。支持多样性推荐、冷启动和否推荐功能，实现精准营销。企业知识管理打破部门间知识壁垒，方便内部沟通和高效检索。存储员工手册、流程文档和技术资料，助力企业智能化转型。本地知识库 vs 云知识库访答本地知识库的所有操作都在用户电脑上进行，不上传任何文件数据，所有AI模型都在本地运行。而云知识库跟随账户，在任意电脑登录即可使用，但存在数据外泄风险。立即体验安全的知识管理本地知识库是数据主权时代的刚需选择。访答提供绝对安全的本地知识库解决方案，一键安装，0代码使用，让您的知识管理既智能又安全。无论您是个人用户还是企业用户，保护文件数据安全都是首要考虑因素。选择本地知识库，就是选择对数据的完全控制权。

探秘 AgentRun丨动态下发＋权限隔离，重构 AI Agent 安全体系
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date: 2026-02-02T16:03:39+08:00
description: 作者：江昱在构建 Agent 应用时，凭证管理是一个容易被忽视但又极其重要的问题。一个典型的 Agent 应用会面临两个方向的凭证需求：向内，用户如何安全地调用你的 Agent？向外，Agent 如何安全地调用外部服务？传统做法存在诸多问题。硬编码在代码里容易泄露且难以更新，存在配置文件中同样有安全风险，每次都手动传递不仅麻烦还容易出错，让大模型处理凭证更是巨大的安全隐患。更棘手的是，当凭证需要更新时（比如 API Key 过期、权限变更），如何在不重启服务的情况下动态更新？函数计算 AgentRun 的凭证管理系统就是为了解决这些问题而生。入站凭证与出站凭证：双向安全保障函数计算 AgentRun 的凭证管理分为两个维度，分别解决“谁能调用我”和“我能调用谁”的问题。入站凭证：控制谁能访问你的 Agent入站凭证用于控制外部用户或系统如何访问你的 Agent 应用。当你创建一个 Agent 并对外提供服务时，需要确保只有授权的用户才能调用。函数计算 AgentRun 提供了灵活的入站凭证管理，可以为不同的调用方生成独立的凭证，设置不同的权限和配额，控制每个凭证能访问哪些 Agent、调用频率限制、有效期等。由于所有请求都经过函数计算 AgentRun 网关，入站凭证可以实现真正的动态更新。 比如你的 Agent 对外提供客服能力，可以为不同的业务部门生成不同的入站凭证，每个部门只能访问各自授权的 Agent。当某个部门的凭证泄露时，可以立即撤销并重新生成，所有变更在网关层实时生效，不影响其他部门的使用，也无需重启任何服务。出站凭证：安全调用外部服务出站凭证用于 Agent 访问外部服务时的身份认证。Agent 应用通常需要调用各种外部服务：大模型 API（OpenAI、Claude、Qwen 等）、数据库、第三方工具、企业内部系统等，每个服务都需要相应的凭证。传统方式下，开发者要么把这些凭证硬编码在代码里，要么通过环境变量传递，不仅不安全，更新时还需要重启服务。函数计算 AgentRun 采用了一套巧妙的定时查询与缓存机制来管理出站凭证。 所有出站凭证统一存储在加密的凭证库中，代码里不再出现任何敏感信息。Agent 启动时会从凭证库拉取所需的所有凭证并缓存到本地，运行过程中直接使用本地缓存，避免频繁的网络请求带来的性能开销。同时，系统会定期进行健康检查，主动查询凭证是否有更新，发现变更时只更新发生变化的凭证。如果健康检查失败，会自动重试，确保凭证始终可用。这种定时查询方案带来了多重价值。 从性能角度看，本地缓存避免了每次调用都查询凭证库，大幅降低了延迟和网络开销；从可用性角度看，即使凭证服务短暂不可用，缓存的凭证仍然可用，不会影响 Agent 的正常运行；从安全性角度看，定时健康检查确保凭证泄露或过期时能在几分钟内完成更新，而不需要等到下次部署。最关键的是，整个更新过程对 Agent 代码完全透明，开发者无需编写任何凭证更新逻辑，专注于业务实现即可。这种最终一致性的设计在实践中被证明是最优的平衡：既保证了性能和可用性，又实现了凭证的动态更新能力。相比于每次都实时查询（性能差）或者只在启动时加载（更新不及时），定时查询方案在三者之间找到了最佳平衡点。实际应用：工具和模型的凭证配置函数计算 AgentRun 的凭证管理在两个关键场景发挥作用，展示了从理论到实践的完整闭环。场景一：大模型调用的凭证管理当你的 Agent 需要调用多个大模型时，每个模型都需要各自的 API Key。以前你可能需要在代码里硬编码这些 Key，或者通过环境变量传递，但这样做存在安全风险且更新困难。有了函数计算 AgentRun 的凭证管理，你只需要在平台上配置各个模型的出站凭证，给每个凭证命名（如 openai_key、qwen_key），然后在 Agent 配置中引用这些凭证名称。运行时系统会自动注入实际的 Key，你的代码里完全看不到任何敏感信息。当某个模型的 Key 过期需要更新时，只需在凭证管理界面更新，几分钟后所有使用该凭证的 Agent 会通过定时健康检查自动获取新的 Key，无需修改代码或重启服务。这种体验就像是有一个智能管家在后台默默地帮你管理所有的钥匙，你只需要告诉他你要开哪扇门。# Agent 配置示例（伪代码） models: - name: gpt-4 credential: ${credentials.openai_key} # 引用凭证名称，不暴露实际Key - name: qwen-max credential: ${credentials.qwen_key}场景二：工具调用的凭证注入回到之前提到的 FunctionQ 案例，这是一个更复杂但也更能体现凭证管理价值的场景。Agent 需要通过 MCP 调用 CLI 工具查询用…

数据主权时代：为何选择本地知识库
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date: 2026-02-02T09:21:52+08:00
description: 数据主权时代：为何选择本地知识库在信息爆炸的今天，我们每天都在产生和接触海量的知识文件。从PDF报告到Word文档，从产品图片到会议视频，这些数字资产构成了个人和企业智慧的核心。然而，当我们将这些宝贵的数据交给云端服务时，是否曾想过：我们的知识安全吗？云端困境与本地解决方案传统的云知识库确实提供了便利，但背后隐藏着数据泄露和AI白嫖的风险。企业核心数据、个人研究成果，这些本应受到严格保护的知识资产，在云端面临着不可控的安全威胁。访答本地知识库的出现，正是对这一困境的回应。它让知识管理回归本地，所有操作都在用户自己的电脑上进行，不上传任何文件数据。这种设计理念体现了对数据主权的尊重——你的知识，应该由你做主。深度解析：超越传统搜索与传统搜索工具不同，访答本地知识库具备深度解析能力。它不仅能处理文本内容，还能理解图片中的文字、视频中的场景、表格中的数据关系。这种多模态的理解能力，使得搜索和问答更加精准和智能。想象一下：当你在海量文件中寻找某个特定印章出现过的所有合同，或者需要找出所有包含某张产品图片的演示文稿时，传统的关键词搜索往往无能为力。而访答的知识库却能通过深度解析，轻松完成这些复杂任务。安全与智能的平衡在人工智能时代，我们既渴望智能化的知识管理，又担忧数据安全。访答本地知识库在这两者间找到了平衡。它支持多种AI模型，包括DeepSeek、Qwen等，但这些模型都在本地运行，确保敏感数据不会外泄。对于政企单位而言，这种平衡尤为重要。内部培训资料、技术文档、销售数据等核心资产，既需要高效的检索和智能问答，又必须保证绝对的安全。本地知识库正是满足这一需求的理想选择。未来的知识管理方向随着数据隐私意识的增强，本地化、可控化的知识管理将成为趋势。访答本地知识库不仅是一个工具，更代表了一种理念：在享受AI带来的便利时，我们不应以牺牲数据安全为代价。无论是个人用户保护自己的知识产出，还是企业守护核心数据资产，选择本地知识库都是迈向智能化管理的明智之举。在这个数据即资产的时代，保护好我们的知识，就是保护我们的未来。

Clawdbot (moltbot) 对接飞书详细教程 手把手搭建你的专属 AI 助手
type: item
date: 2026-01-30T10:04:58+08:00
description: Clawdbot 对接飞书详细教程 手把手搭建你的专属 AI 助手注意本教程在 Linux 系统下进行Clawdbot 由于 Claude 的版权问题，已更名为 Moltbot，因此本教程基于最新版本编写。下面进入安装流程首先准备一台闲置的云服务器或 VPS（推荐使用香港或海外节点）。由于 Clawdbot 运行时权限较大，出于安全考虑，不建议在本地或工作机上安装，推荐在一台独立的空服务器上部署。准备完成后，登录到服务器。安装如果你不想安装，可以直接使用阿里云的Clawdbot 一键部署，部署之后可以直接跳到对接飞书。第一步安装 Git# 安装 Git sudo apt update sudo apt install git -y第二步安装 Node.js# 安装 NVM # 国内使用 gitee 的镜像源 curl -o- https://gitee.com/RubyMetric/nvm-cn/raw/main/install.sh | bash # 国外使用 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash # 重新加载环境变量 source ~/.bashrc # 安装 Node.js 22 nvm install 22 # 查看 nodejs 版本 node -v # 输出 v22 即可，版本只要 22 就行安装 Moltbot (原 Clawdbot)# 使用官方脚本安装 curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash服务器在国内，如果安装失败的话，可能需要解决网络问题其他平台安装方式请参考Moltbot (原Clawdbot) 安装文档你会看到如下图输出如果首次安装，时间会很长，需要耐心等待。如果最后输出如下内容：→ npm install failed; cleaning up and retrying...新的脚本服务器内存要求变高了，据我使用下来 2G 内存，肯定会 OOM，如果出错的话，建议使用 swap 把硬盘空间当作交互内存使用。成功之后会输出如下图片第一个选项选择 yes, 就是询问你是否知道风险的。第二步选择 QuickStart第三步选择模型服务商，这里选择 Qwen，免费额度充足，适合入门使用选择千问模型后，会提供一个链接，复制并在浏览器中打开，如下图打开浏览器后，会看到如下界面。由于我已登录过，所以显示账户信息；如果尚未登录，按照提示完成登录即可。登录完成后，会出现以下选项，提示选择对应的千问模型，如下图选择默认模型即可。接下来会提示选择 channel，这里先跳过，后续再添加继续下面选择 skills，也是选择 No，如下图继续下面选择 hooks，也是使用空格选择 No，如下图然后等待安装完成，最后会出现以下选项，这里选择 TUI如果看到 TUI 聊天界面，说明安装成功，可以尝试输入 Hello 进行测试。然后直接使用 ctrl+c 先关闭，后面我们再来设置查看服务可以使用下面的命令来查看clawdbot status会看到如下图的结果就说明服务启动了访问 Web UI 面板如何访问面板？服务监听在 http://127.0.0.1:18789/ 端口上，我们现在通过 ssh 隧道来访问，输入下面的命令ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 用户名@服务器IP # 回车之后 用户名@服务器IP's password: # 输入密码然后在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789/, 你会看到 Dashboard 了，如下图图中显示的是未授权状态，回到服务器，输入以下命令clawdbot dashboard会看到下面的面板数据复制对应的 Dashboard URL 到浏览器打开，即可正常查看聊天记录。至此 Clawdbot 已安装完成，可以正常访问了。然后聊天框里面首次输入 Hello, Clawdbot 会询问你他应该叫什么，应该叫你什么。就是你需要给它设置个名字，还有 bot 改叫你什么。你可以在聊天框这么输入Name: Clawdbot My Name: Boss对接飞书首先安装飞书插件，输入以下命令clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu登录飞书开放平台 https://open.feishu.cn，点击「开发者后台 -> 创建企业自建应用」，如下图然后点击创建应用，如下创建完成后，首先到凭据管理中获取 App ID 和 App Secret，注意保存，后续配置需要使用。然后添加机器人，如下操作首先配置个名字飞书的其他配置先暂停，回到服务器配置 …

进阶指南：BrowserUse + AgentRun Sandbox 最佳实践
type: item
date: 2026-01-26T15:07:57+08:00
description: 作者：辰泉提示：本文是 AgentRun Browser Sandbox 快速上手实践指南的姊妹篇，专注于高级集成方案、生产环境的最佳实践、性能优化和部署策略。如果您还没有完成基础学习，请先阅读《快速上手：LangChain + AgentRun 浏览器沙箱极简集成指南》。前言在完成了 Browser Sandbox 的基础集成之后，本文将介绍高级集成方案（如 BrowserUse 框架）以及生产环境部署需要考虑的因素：如何管理 Sandbox 生命周期？如何优化性能和成本？如何保证系统的安全性和可观测性？本文将为您提供全面的高级应用和生产环境最佳实践指南。基于 BrowserUse 集成 Browser Sandbox效果截图BrowserUse 是一个专门为 AI Agent 设计的浏览器自动化框架，支持视觉理解和智能决策。通过 AgentRun Browser Sandbox，您可以让 BrowserUse 在云端运行，享受 Serverless 架构的优势。BrowserUse 架构概览下图展示了 BrowserUse 与 Browser Sandbox 的集成架构：架构特点：智能决策循环： Agent 通过 LLM 分析页面截图，基于视觉理解生成操作指令，执行操作后继续循环，直到任务完成无头浏览器控制： 通过 CDP 协议远程控制云端浏览器，Playwright 作为底层驱动，所有操作在云端执行实时可视化： VNC 提供实时画面监控，方便调试和验证 Agent 行为快速开始安装依赖pip install browser-use python-dotenv agentrun-sdk[playwright,server]主要依赖说明：browser-use：BrowserUse 核心库，支持多模态 LLMagentrun-sdk[playwright,server]：AgentRun SDK，用于创建 Sandboxpython-dotenv：环境变量管理配置环境变量创建 .env 文件：# DashScope API Key（用于 Qwen 模型） DASHSCOPE_API_KEY=sk-your-dashscope-api-key # AgentRun 认证信息 AGENTRUN_ACCOUNT_ID=your-account-id ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=your-access-key-secret # Browser Sandbox 模板名称 BROWSER_TEMPLATE_NAME=sandbox-browser-demo创建 Sandbox 并使用 BrowserUseimport asyncio import os from agentrun.sandbox import Sandbox, TemplateType from browser_use import Agent, BrowserSession, ChatOpenAI from browser_use.browser import BrowserProfile from dotenv import load_dotenv load_dotenv() async def main(): # 创建 Browser Sandbox sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) # 配置 Qwen 多模态模型 llm = ChatOpenAI( model='qwen-vl-max', api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) # 创建浏览器会话 browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.get_cdp_url(), browser_profile=BrowserProfile( headless=False, timeout=3000000, keep_alive=True ) ) # 创建 Agent 并执行任务 agent = Agent( task="访问阿里云官网并总结主要产品分类", llm=llm, browser_session=brows…

科技爱好者周刊（第 381 期）：中国 AI 大模型领导者在想什么
type: item
date: 2026-01-24T18:16:56+08:00
description: 这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（[email protected]）。封面图刚刚运营的北京通州站位于地下，为了充分利用自然光，屋顶采用了透光的膜结构，上方还有一个风帆形状的保护架。（via）中国 AI 大模型领导者在想什么上周六（1月10日），北京有一场"AGI-Next 前沿峰会"，由清华大学基础模型实验室主办。中国顶尖的 AI 大模型领导者，很多都出席了。 唐杰：清华大学教授，智谱创始人 杨植麟：月之暗面 Kimi 创始人 林俊旸：阿里 Qwen 技术负责人 姚顺雨：OpenAI 前核心研究者、腾讯 AI 新部门负责人 他们谈了对大模型和中国 AI 发展的看法，网上有发言实录。内容非常多，有意思的发言也很多，下面是我摘录的部分内容。一、唐杰的发言1、智谱的起源2019年，我们开始研究，能不能让机器像人一样思考，当时就从清华成果转化，在学校的大力支持下，成立了智谱这么一家公司，我现在是智谱的首席科学家。那个时候，我们实验室在图神经网络、知识图谱方面，在国际上做的还行，但我们坚定地把这两个方向暂停了，暂时不做了，所有的人都转向做大模型。2、泛化和 Scaling我们希望机器有泛化能力，我教它一点点，它就能举一反三。就和人一样，教小孩子的时候，我们总希望教三个问题，他就会第四个、第十个，甚至连没教过的也会。怎么让机器拥有这种能力？目前为止，我们主要通过 Scaling（规模化）达到这个目标，在不同层面提高泛化能力。（1）我们最早期用 Transformer 训练模型，把所有的知识记忆下来。训练数据越多、算力越多，模型的记忆能力就越强，也就是说，它把世界上所有的知识都背下来了，并且有一定的泛化能力，可以抽象，可以做简单的推理。比如，你问中国的首都是什么？这时候模型不需要推理，它只是从知识库里拿出来。（2）第二层是把模型进行对齐和推理，让它有更复杂的推理能力，以及理解我们的意图。我们需要持续的 Scaling SFT（Supervised Fine-Tuning，监督式微调），甚至强化学习。通过人类大量的数据反馈，不断 Scaling 反馈数据，可以让模型变得更聪明、更准确。（3）今年是 RLVR（强化学习与可验证奖励）爆发年。这里的"可验证"是什么意思？比如，数学可以验证、编程可能可以验证，但更广泛地，网页好不好看，就不大好验证了，它需要人来判断。这就是为什么这个事情很难做，我们原来只能通过人类反馈数据来做，但人类反馈的数据里面噪音也非常多，而且场景也非常单一。如果我们有一个可验证的环境，这时候我们可以让机器自己去探索、自己去发现这个反馈数据，自己来成长。这是我们面临的一个挑战。3、从 Chat 到做事：新范式的开始大家可能会问，是不是不停地训练模型，智能就越来越强？其实也不是。2025年初，DeepSeek 出来，真是横空出世。大家原来在学术界、产业界都没有料到 DeepSeek 会突然出来，而且性能确实很强，一下子让很多人感到很震撼。我们当时就想一个问题，也许在 DeepSeek 这种范式下，Chat（对话）差不多算是解决了。也就是说我们做得再好，在 Chat 上可能做到最后跟 DeepSeek 差不多。或许我们可以再个性化一点，变成有情感的 Chat，或者再复杂一点，但是总的来讲，这个范式可能基本到头了，剩下更多的反而是工程和技术的问题。那么，AI 下一步朝哪个方向发展？我们当时的想法是，让每个人能够用 AI 做一件事情，这可能是下一个范式，原来是 Chat，现在是真的做事了。当时有两个方向，一个是编程，做 Coding、做 Agent；另一个是用 AI 来帮我们做研究，类似于 DeepResearch，甚至写一个复杂的研究报告。我们现在的选择是把 Coding、Agentic、Reasoning 这三个能力整合在一起。二、林俊旸的发言4、千问是怎么开源的千问的开源模型比较多，很多人问这是为什么？这起源于2023年8月3日，我们开源了一个小模型，它是我们内部用来做实验的 1.8B 模型。我们做预训练，资源毕竟有限，你做实验的话不能通通用 7B 的模型来验，就拿 1.8B 的来验。当时我的师弟跟我说，我们要把这个模型开源出去。我非常不理解，我说这个模型在2023年几乎是一个不可用的状态，为什么要开源出去？他跟我说 7B 很消耗机器资源，很多硕士生和博士生没有机器资源做实验，如果 1.8B 开源出去的话，很多同学就有机会毕业了，这是很好的初心。干着干着，手机厂商跑来跟我们说 7B 太大，1.8B 太小，能不能给我们干一个 3B 或 4B 的，这个容易，没有什么很难的事情。一路干下来，型号类型越来越多，跟服务大家多多少少有一点关系。5、我们的…

For everyone, by everyone 的 AI 硬件
type: item
date: 2026-01-12T20:05:31+08:00
description: 今年的 CES，中国硬件又一次成为主角。活跃在拉斯维加斯展台上的诸多出海产品，背后依托的是深圳的研发效率与供应链能力，而其智能化核心，则越来越多建立在以 Qwen 为代表的多模态、全尺寸的大模型基础上。与沙漠赌城的 CES 同期，在深圳蛇口，阿里云也举办了一场智能硬件展。这场展会面向公众免费开放，选址于本地居民日常散步、观海和看展的滨海文化地标，却意外成为 AI 硬件从实验室走向真实市场的缩影。1000 余款智能硬件在这里集中亮相，其中超过 200 款与 CES 同款甚至首发。这里既有来自北京、杭州的创新团队，也有来自义乌、华强北等产业带的制造与渠道力量——他们对技术趋势的嗅觉，向来快过任何市场报告。技术验证与市场反馈在同一空间同时发生。在这里你可以听到合作方直接询价“多少钱，做 OEM 吗，能做多少套”，也可以看到消费者直接下单，把 399 元的 AI 玩具带回家。许多普通家庭第一次在这里集中体验到能对话的毛绒玩具、教用户跳舞的镜子、能翻跟头的机器狗，和具备实时提醒能力的 AI 眼镜。早在 2024 年云栖大会上，阿里云董事长吴泳铭就明确指出，未来 AI 最大的想象力会来自于物理世界：“我们不能只停留在移动互联网时代去看未来，深层次 AI 最大的想象力绝对不是在手机屏幕上做一两个超级 APP，而是接管数字世界，改变物理世界。”但在这轮 AI 硬件浪潮中，阿里云没有选择去做终端硬件的制造者，而是以软硬一体的融合理念，向产业提供底层模型能力、云基础设施与生态支持。数据显示，通义大模型的多模态能力已深度赋能超过 15 万家智能硬件厂商。从雷鸟的 AI 眼镜、听力熊的儿童 AI Pin，到优必选机器人、趣丸科技的生成式 AI 吉他，这些走进全球家庭的产品背后，都能看到以通义为代表的阿里云基础设施的支撑。而它们从概念到量产、从深圳到世界的惊人速度，也再次印证了深圳这座“硬件硅谷”在研发、供应链与商业化效率上的独特优势。For everyone, by everyone 的 AI 硬件逛完阿里云通义智能硬件展，一个强烈的感受是，这是我经历过为数不多，能让普通人玩得开心、让创业者看到机会、让厂商验证商业模式，同时清晰传递主办方战略意图的展会。阿里云租下深圳海上世界文化艺术中心三层空间，用一种近乎“生活化”的方式，向公众展示：AI 能长在玩具里、眼镜上、健身镜中，甚至成为家庭一员的日常存在。向企业展示：你能快速依托阿里云的生态，快速做出能进入全球家庭的产品。展会围绕两条主线展开：一是呈现阿里云的底层能力，二是展示其赋能下的千款智能硬件成果。一楼以“智能中枢”为核心，展示通义大模型的能力：观众上传一张照片，就能生成一段短视频；走过一段互动迷宫，便能直观感受多模态 AI 如何理解图像、语音和动作。智能中枢周围环绕着“创造有 AI”“生活有 AI”“AI 实训营”等主题区，OPPO、理想、影石等品牌在此展示手机、智能座舱和 AI 影像设备，而像趣丸科技的 AI 吉他、Looki 这样的新奇产品，则让人看到 AI 如何重塑音乐、娱乐等日常互动。趣丸科技与阿里云合作推出的全球首款生成式 AI 吉他 TemPolor Melo-D，在通义大模型的支持下，重新定义了人与音乐的交互方式，提供了个性化的 AI 音乐创作体验。三楼聚焦陪伴、健康与安防，专设义乌厂商展区；四楼覆盖家居、教育、健身等提效场景，华强北的硬件老板们也把“一米柜台”搬到了现场。通义联合听力熊为青少年定制随身 AI 对话智能体，打造国内首款儿童 “AI Pin” Mooni M1，提供多种角色选择。经过通义千问大模型加持，用户的 AI 使用时长提升 40 分钟。阿里云想让大家知道，AI 有能力在所有场景里带来更好的体验。它同时也呈现出一种可能——不管是软件应用还是硬件产品，每个人都可以在这个时代搭建些什么。阿里云 AI 实训营的 Agent 硬件搭建小课堂对于普通人来说，硬件展是一个游戏体验。孩子和 AI 毛绒玩具对话，年轻人跟着镜子学舞，有人让 AI 解读运势、推荐香水，还有中学生在阿里云 AI 实训营中搭建了自己的第一个交互硬件。我们这代人仍然处于有“AI 硬件”概念的时期，而对于下一代人来说，可能已经不存在“AI 硬件”。当生活总所有一切都有 AI，AI 之于人，阿里云之于硬件和应用产品，就是水之于人的存在。对创业者和企业主而言，展会成了高效的信息源。有用户的直接提问和反馈，也有工程师在展位前递上简历。采购顾问带着非洲、拉美的客户穿梭其间，现场询价、谈订单。TCL、影石、安克创新的案例，更是为想要入局 AI 硬件和出海的企业打气——依托阿里云全球全栈 AI 基础设施，大型制造企业可实现研发、服务、出海一体化，新锐品牌也能快速站稳全球舞台。刚在 CES 获得 Best of Innov…

美国著名科技杂志 Wired: 再见，GPT-5, 你好，qwen
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date: 2025-12-29T17:21:19+08:00
description: 我的公司私有部署用的确实是 qwen 佬友们有用到哪些私有部署的模型快速阅读:https://www.wired.com/story/expired-tired-wired-gpt-5/📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1374505原作者： mengnanxyy转载时间： 2025/12/29 17:21:17