《通义千问：大模型架构与智能体开发实战》

内容简介

《通义千问：大模型架构与智能体开发实战（基于QwQ-32B开源模型）》系统深入地剖析了通义千问QwQ-32B开源大模型的技术原理与工程应用，聚焦智能体强化学习下的模型架构创新与企业级项目交付实战。

千问

阿里巴巴推出的全能AI助手

《通义千问：大模型架构与智能体开发实战（基于QwQ-32B开源模型）》分为12章，内容包括通义千问QwQ-32B模型架构精解、数据管线与数据对齐、智能体架构与性能调优、模型推理加速与高效部署、模型的多模态能力、模型微调与领域自适应技术、复杂任务的语义推理与规划、系统对话能力增强与上下文处理、模型可控性与响应约束技术；随后以企业级自动化知识助手、大规模企业RAG检索生成实战等为工程案例，呈现出QwQ-32B在复杂商业场景中的构建路径与部署规范。同时，围绕企业级定制、多模型版本管理等内容，提供从模型到系统、从研发到交付的完整解决方案。

《通义千问：大模型架构与智能体开发实战（基于QwQ-32B开源模型）》适合具备一定大模型基础的研发人员、AI系统架构师、数据工程师、技术管理者阅读。对企业级AI系统构建、跨模态交互系统、RAG增强知识系统、多智能体协同平台等项目有明确诉求的技术团队，也可以将本书作为系统设计的参考蓝图与技术支撑。

作者简介

芯智智能（Xinzhi Intelligence Lab），致力于人工智能、机器学习和大模型领域的前沿研究与技术创新。实验室专注于利用最新的AI算法和大数据分析技术，推动智能技术在各行业中的深度应用。实验室的研究涵盖从基础理论到实际应用的多个方面，包括深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉以及大规模语言模型的训练与优化。实验室不断推动AI技术的突破，致力于为社会和产业提供智能化的解决方案，推动人工智能技术的产业化应用，提升行业的智能化水平。

温凯楠，从事科研工作二十余年，参与国家科技重大专项攻关任务，精通各种工程应用与数据分析工具，专注于强化学习和深度学习模型与各行业应用的结合，推动人工智能技术在实际业务中的落地与应用。负责企业AI大模型的部署、优化及监控，确保系统在高并发、大规模数据处理环境下的稳定性和高效性。拥有丰富的工程实践经验，发表论文多篇。