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阿里云客服Agent业务提效实践：灵活可控的落地方法论

阿里云算法专家姜剑介绍了“阿里云服务领域 Agent 平台”及业务提效方法论。阐述 Agent 技术本质、模式，分析其给客服领域带来的价值，指出阿里云客服痛点，提出解决设计问题的方法，展示平台设计与落地成果。

在金融、医疗等对精确性、透明度和安全性要求高的领域，完全依赖大模型NL - to - SQL能力易出错。本文提出基于函数调用LLM的新范式，将LLM能力聚焦于调用预定义功能函数，提升了数据检索的准确性、透明度和可维护性。

微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。

今天阿里正式开源Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker系列，为多语言文本嵌入和相关性排序树立新标杆。提供0.6B/4B/8B三种版本，支持119种语言，在多个数据集达先进性能，赋能多种应用场景。

香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。

作者整理了6个做AI和ML的技巧，如提前结束评估、超参数过度优化、精心挑选数据集等，指出现在90%的模型可能都用到其中不止一招，还介绍了自己用AI采集资讯发布到知识星球。

本文梳理亚马逊CTO Werner Vogels从业多年的技术思考路径：从供给侧造工具降低开发门槛，到转向关注使用者与真实需求，反思当前AI热潮下的行业焦虑，指出他本次2026年10月中国行，比泛滥的AI发布会更具关注价值。

在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。

2026年2月底GitHub上claude - seo仓库有3500 star，五个月后达12.3K star。该项目作者一人开发，能给站点做SEO审计。它把判断层抽出开源，审计后可直接改代码。不过也有动态渲染弱等问题。

近日，伏曦量子宣布完成天使及天使+轮融资，由全球动力电池行业龙头领投，多家机构跟投。该公司由赵琦博士创立，定位是帮助产业客户理解和使用量子算力，其核心价值是优化算法，让问题可在近期硬件测试。