十连冠！阿里云蝉联中国音视频整体市场第一！
阿里云视频云以24.17%市场份额连续十次蝉联IDC音视频市场第一。AI+视频云成为增长核心驱动力，“AI实时互动”与“智能媒体生产”等赛道实现商业化突破。阿里云推出三大解决方案：AI实时互动助力企业快速构建沉浸式体验；智能媒体服务通过大模型提升内容生产效率；超高清与超低延时技术双突破，为客户提供高品质直播及点播服务。未来，阿里云将持续定义音视频新体验，与伙伴共创行业未来。
基于WOA鲸鱼优化的TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目基于 MATLAB2022a 实现了结合鲸鱼优化算法（WOA）与时间卷积神经网络（TCN）的时间序列预测模型。通过 WOA 优化 TCN 的超参数（如卷积核大小、残差块数量等），显著提升模型在非线性时间序列中的预测性能。核心代码包含中文注释及操作视频，展示从网络参数设置、训练到结果分析的完整流程。效果图预览展示了模型训练损失、RMSE 变化及预测值与真实值对比，验证了方法的有效性。适用于金融、气象等领域的时间序列预测任务。
基于遗传优化算法的带时间窗多车辆路线规划matlab仿真
本程序基于遗传优化算法，实现带时间窗的多车辆路线规划，并通过MATLAB2022A仿真展示结果。输入节点坐标与时间窗信息后，算法输出最优路径规划方案。示例结果包含4条路线，覆盖所有节点并满足时间窗约束。核心代码包括初始化、适应度计算、交叉变异及局部搜索等环节，确保解的质量与可行性。遗传算法通过模拟自然进化过程，逐步优化种群个体，有效解决复杂约束条件下的路径规划问题。
基于遗传算法的256QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比优化前后整形星座图和误码率
本内容展示了基于GA（遗传算法）优化的256QAM概率星座整形（PCS）技术的研究与实现。通过Matlab仿真，分析了优化前后星座图和误码率（BER）的变化。256QAM采用非均匀概率分布（Maxwell-Boltzman分布）降低外圈星座点出现频率，减小平均功率并增加最小欧氏距离，从而提升传输性能。GA算法以BER为适应度函数，搜索最优整形参数v，显著降低误码率。核心程序实现了GA优化过程，包括种群初始化、选择、交叉、变异等步骤，并绘制了优化曲线。此研究有助于提高频谱效率和传输灵活性，适用于不同信道环境。
WebDancer：从零训练一个 DeepResearch 类智能体
WebDancer 是一款具备 Agentic 能力的智能体，能在开放网页环境中自主提问、搜索、推理并验证答案。它通过多步推理、信息整合与交叉验证解决复杂问题，如医学文献分析或政策追踪。WebDancer 采用 CRAWLQA 和 E2HQA 数据合成策略生成高质量训练数据，并结合 SFT（监督微调）+ RL（强化学习）双阶段训练方法，提升模型在动态环境中的适应性和泛化能力。其核心技术包括 ReAct 行为框架和 DAPO 强化学习算法，确保路径优化与策略稳定性。未来，WebDancer 将接入 Browser 工具链，拓展至代码沙盒、长文本写作等应用场景，进一步向通用智能体演进。
视觉感知RAG×多模态推理×强化学习=VRAG-RL
通义实验室自然语言智能团队发布并开源了VRAG-RL，一种视觉感知驱动的多模态RAG推理框架。它能像人一样“边看边想”，通过粗到细的视觉仿生感知机制，逐步聚焦关键区域，精准提取信息。VRAG-RL结合强化学习与多专家采样策略，优化检索与推理路径，在多个视觉语言基准数据集上表现出色，显著提升准确性和效率。项目已发布技术方案并开源代码，支持快速部署和二次开发。