阿里通义千问发布全新视觉语言模型Qwen3-VL，推出6个开源权重，包括30B规模的Instruct和Thinking版本。模型采用Dense与MoE两种架构，文本理解、视觉感知、空间推理能力全面提升，支持256K长上下文，多模态表现媲美GPT-5-Mini。提供详细技术文档和模型下载，适合开发者本地部署和应用开发。

在人工智能领域的不断演进中，Agent 设计模式正迅速崭露头角，成为构建智能系统的关键架构与行为模板 ，其核心聚焦于智能体（自主或半自主实体）与工具、环境及其他智能体的协同合作。这些模式将常见的工作流程和交互方式进行封装，为智能系统赋予了可扩展性、模块化和适应性，就如同为复杂的 AI 系统搭建起稳固且灵活的骨架。打个比方，智能体不再是孤立作战的个体，而更像是一支训练有素的团队成员，各自配备趁手的工

本文介绍了一种基于AI的UI自动化测试框架，旨在解决前端测试人力消耗大、自动化率低和维护成本高等痛点。该框架采用自然语言驱动测试用例，通过大模型动态定位元素，并支持执行回放与自适应更新。核心创新点包括：1）使用YAML格式编写自然语言测试步骤；2）利用browser-use工具实现动态元素定位；3）引入断言机制确保测试有效性；4）通过回放机制降低token消耗。实施过程中克服了大模型幻觉、测试稳定

一、数智化转型的战略支点（1）破局生存的必然选择全球产业链重构催生制造业价值体系变革，消费端C2M定制化需求呈指数级增长。某家电龙头企业依托用户大数据平台，实现订单响应速度提升58%，库存周转周期缩短至7天，印证了柔性智造对市场变化的敏捷响应能力。（2）技术集群的融合突破5G+工业视觉系统在精密部件质检中实现0.02毫米级缺陷识别，数字孪生工厂将新品研发周期压缩40%。某航天装备企业通过虚实映射技

2025年，人工智能正经历从"模型竞赛"到"应用落地"的深刻转变。经过前几年的技术积累与市场验证，大语言模型从实验室走向各行各业，成为推动数字化转型的核心力量。这一转变不仅带来了技术架构的升级，更引发了人才市场的结构性变革。

本文从统计学和激励机制角度分析大模型幻觉问题。研究表明，幻觉并非模型bug，而是预训练阶段不可避免的统计必然，因为生成任务比分类任务更难。当前主流评测体系的"二元评分"机制（答对得分，答错或不答都得0分）实际上奖励了模型的"猜测"行为，而非鼓励"诚实表达不确定性"。解决之道在于改革评测体系，引入置信度目标或对错误答案的惩罚，从根本上改变对模型的激励导向。

本文从统计学和激励机制角度分析大模型幻觉问题。研究表明，幻觉并非模型bug，而是预训练阶段不可避免的统计必然，因为生成任务比分类任务更难。当前主流评测体系的"二元评分"机制（答对得分，答错或不答都得0分）实际上奖励了模型的"猜测"行为，而非鼓励"诚实表达不确定性"。解决之道在于改革评测体系，引入置信度目标或对错误答案的惩罚，从根本上改变对模型的激励导向。

文章解析大模型领域两类职业路径：算法工程师门槛极高，需顶尖学历和理论基础；应用工程师门槛较低，需了解大模型并开发上层应用。建议程序员不要盲目跟风转行，尤其是已有技术或业务壁垒者。应先业余时间尝试，确认兴趣和优势后再做决定，避免因一时热情而"自废武功"。大模型虽是当前风口，但未来前景存在不确定性。

文章解析大模型领域两类职业路径：算法工程师门槛极高，需顶尖学历和理论基础；应用工程师门槛较低，需了解大模型并开发上层应用。建议程序员不要盲目跟风转行，尤其是已有技术或业务壁垒者。应先业余时间尝试，确认兴趣和优势后再做决定，避免因一时热情而"自废武功"。大模型虽是当前风口，但未来前景存在不确定性。

目前主流的“黑箱蒸馏”方法（论文中称为 SeqKD）非常朴素：就是收集一大堆顶尖模型的问答对，然后用这些数据对自己的小模型进行监督式微调（SFT）。这种方法的局限性在于，学生模型只是在被动地模仿老师给出的标准答案，它从来没有机会生成自己的答案并得到反馈。这就像一个学生只背答案，却从不自己做题，导致学习效率不高，尤其是在举一反三（泛化）方面表现不佳。