阿里千问与国家药监局信息中心达成合作
阿里千问App与国家药监局信息中心合作，接入数百万份药品、化妆品及医疗器械的权威数据。用户咨询健康问题时，可获得官方数据支撑，包括药品剂量、真伪核对及禁忌提示。合作还覆盖化妆品备案信息查询，帮助消费者辨别产品真伪与成分。双方正持续整合并更新数据，推动AI向垂直领域专业助。
今天，阿里旗下的千问App迈出了关键一步——正式与国家药监局信息中心达成合作，接入了数百万份药品、化妆品及医疗器械的权威数据。这意味着，当用户咨询健康相关问题时，得到的回答将拥有更坚实的官方数据支撑。
具体来看，这项合作带来的改变是实实在在的。以往，公众查询用药信息可能面临数据分散、来源不明的困扰。而现在，千问在回答用药相关问题时，能够直接调用国家药监局的可靠数据进行对照，把用药的剂量、频次、疗程等细节梳理得更清楚。对于“这个药靠不靠谱”、“有哪些副作用”这类常见疑问，它可以直接帮助消费者核对官方的审批信息，快速辨别真伪，避开假冒伪劣产品。更值得一提的是，它还能结合药品数据，智能提示潜在的不良反应风险。如果再输入用户自身的身体状况，它甚至能初步分析用药禁忌，辅助判断药品是否对症，相当于多了一位随时在线的用药顾问。
这项服务的范围并不局限于药品。根据我国法规，在国内市场销售的化妆品，都必须向国家药监局进行“备案”或“注册”。依托此次接入的数据，千问在化妆品领域也变得“专业”起来。无论是想查询一款护肤品、彩妆、防脱发产品、防晒霜还是香水的真伪，了解其具体成分构成，还是判断它是否适合自己的肤质，现在都可以通过千问进行查询和了解。这为消费者在纷繁复杂的市场中做出明智选择提供了多一重保障。
当然，接入海量权威数据只是第一步。据了解，千问团队目前正与国家药监局信息中心紧密协作，加紧“消化”和整合这些专业数据，并会持续跟随官方数据的更新而同步迭代。这背后反映出一个清晰的趋势：AI工具正在从泛泛而谈的“万事通”，向深耕垂直领域、提供可靠专业服务的“专家助手”转型。当AI与国家级权威数据库深度结合，其产生的实用价值和信任度，无疑将迈上一个新的台阶。
阿里旗下AI助手千问投入30亿元启动“春节请客计划”，联合淘宝闪购、飞猪、盒马等生态业务提供免单和红包，旨在将千问从对话工具升级为生活服务入口，培养用户通过AI完成吃喝玩乐等消费闭环的习惯。
千问语言模型在边缘设备上的运行受硬件资源限制，工业级设备可运行，常见设备则需依赖模型剪枝、量化等优化技术。已有智能安防等成功案例，但整体仍需针对具体设备评估，尚无统一答案。
2026年世界人工智能大会上，千问将AI眼镜升级为智能体眼镜，能调用第三方技能和智能体，支持全双工语音、眼动追踪与虹膜核身，并新增心率、血氧等体征监测，可主动判断用户状态，进而提供个性化主动服务。
用户可以通过多种方式快速打开千问指令中心，包括点击侧边栏、顶部或底部图标，输入关键词，使用手势触发，或在菜单中搜索。升级版本后入口位置可能发生变化，请用户及时留意相关更新提示。
AI模型跑在边缘设备上，这事儿听起来挺酷，但实操起来，挑战可不小。千问作为一款备受关注的语言模型，大家自然关心它能不能在边缘场景下真正落地——毕竟，不是所有地方都能连上云端。 边缘设备嘛，大家心里都有数：计算资源有限、内存捉襟见肘、电力更是金贵。和云端那些动辄几十上百颗GPU的集群相比，差距不是一星
在创意写作中，千问能根据主题生成连贯文本，但按部就班缺乏惊喜；GPT-4想象力更开放，情节转折新奇，细节丰富，思维跳跃性强。千问在特定领域有优势，但两者差距存在且正逐步缩小。
千问采用任务组合设计、参数共享与独立参数结合、强化学习优化及动态调整任务优先级等策略实现多任务学习，显著提升知识迁移效率与整体处理能力，能够灵活适应复杂场景需求。
千问通过结合CNN与RNN的深度学习模型，利用海量精细标注的多领域训练数据，从语义、句法、语境等多维度提取特征，并持续优化，从而实现精准区分喜悦、愤怒等细粒度情绪类别。
千问在做对话摘要这件事上，其实有一套相当成熟的工作机制，确保核心信息牢牢抓住，重要细节一个不落。 先说语义理解这块。千问不是简单地在“读”文字，而是真正“读懂”每句话——它能把句子里的核心概念、关键动作、重要人物精准识别出来，就像一位经验丰富的编辑，快速扫一眼就知道哪句话是重点。通过对语法结构和词汇
在使用千问API时，返回结果慢确实让人头疼——连带着整个工作节奏都被打乱。这个问题该怎么治本？别急，下面几个方向值得重点关注。 优化网络环境 网络这个底层因素，往往是最容易被忽略的。尽量用有线网络代替无线，信号干扰少，稳定性强。带宽不够？直接找服务商升级一下。同时，把占用大量网络资源的设备或应用暂时
火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力，依托字节自研豆包多模态大模型，凭借火山方舟一站式平台，提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务，结合高性能AI算力，助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。
