秋冬旅游高峰，浦东机场迎百万客流挑战。蚂蚁百宝箱推出“浦东国际机场”智能体，集成航班查询、停车导航、交通路线、餐饮酒店等一站式服务，实现“出发—到港”全链路智慧出行，提升旅客体验与机场运营效率。

魔搭 DiffSynth-Studio 团队携手知名创作者麦橘MERJIC，正式开源全新 AI 图像生成模型——Face-to-Photo！该模型基于 Qwen-Image-Edit，采用 LoRA 的模型结构，专为人脸图像生成而优化，将一张普通的人脸照片转化…

在2025年的今天，大语言模型（LLM）已经成为人工智能领域的核心技术之一。从GPT-4到Llama 3.1，从专业领域应用到消费级产品，LLM正在以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。然而，这些强大模型的训练和部署背后，都离不开高性能计算硬件的支持，尤其是GPU（图形处理单元）的选择，往往直接决定了项目的可行性、效率和成本。

8月23日，南京场Unstructured Data Meetup 将在阿里中心·南京建邺 江苏省南京市建邺区沙洲街道新城科技园科技创新综合体A2栋举办。

GPT-4o 所展示对话式 AI 的新高度，正一步步把我们在电影《Her》中看到的 AI 语音体验变成现实。AI 的语音交互正在变得更丰富、更流畅、更易用，成为构建多模态智能体的重要组成部分。

生成式模型在文本生成图片等领域的快速发展，为社区带来了日新月异的诸多文生图模型。

Qwen2.5-VL是阿里云团队推出的Qwen系列最新旗舰模型，具备显著提升的基础能力和创新功能。它在视觉识别、对象定位、文档解析和长视频理解等方面实现突破，支持精准的边界框/点定位及复杂输入处理。通过技术创新如窗口注意力、动态帧率采样和绝对时间编码，该模型在多模态任务中表现出色，在多个基准测试中超越顶级闭源模型，适用于从边缘AI到高性能计算的广泛场景。

本文介绍了一款大学生就业平台微信小程序的开发过程，涵盖开发环境、系统设计、实现与测试等方面。该小程序基于微信平台特性，采用MYSQL数据库存储数据，确保系统稳定与安全，同时满足学生、企业和管理员不同权限用户的功能需求。通过简化操作流程，实现了招聘信息查看、简历投递等实用功能，旨在为用户提供便捷高效的求职体验，符合“操作简单，功能实用”的设计理念。

ReasonGraph是一款开源的可视化分析工具，能将大语言模型的复杂推理过程转化为直观图表，支持50+主流模型和多种推理方法，帮助开发者快速理解AI思考逻辑并优化模型表现。

有奖开源共建活动火热进行中，期待各位开发者报名参加。转发有盲盒，提交有礼品，合并有奖金。

最近，Muon优化器在训练小规模语言模型方面展示了强大的效果，但其在大规模模型上的可扩展性尚未得到验证。

MoBA 是一种新型注意力机制，通过块稀疏注意力和无参数门控机制，显著提升大型语言模型在长上下文任务中的效率。

本项目用NLP技术把人类的模糊美学意图，蒸馏成可重复、可微调、可部署的图像生成指令引擎。

幂等性指操作执行一次或多次结果一致。读操作（如HTTP GET）不改变数据，天然幂等；写操作（如POST、PUT、DELETE）可能改变状态，需额外机制保障幂等。

本文总结Python初学者易犯的10大编码误区，如缩进错误、混淆“==”与“is”、修改迭代列表等，结合典型案例解析原因并提供实用解决方案，帮助新手规避常见陷阱，建立正确的Python编程思维，提升代码质量与可读性。

自1972年诞生以来，C语言凭借极致性能、直接操控硬件的能力及完善的生态，在嵌入式系统、操作系统等底层开发领域始终占据核心地位，成为近半个世纪不可替代的编程基石。

本文系统梳理Java从入门到精通的科学学习路径，涵盖基础语法、面向对象、集合框架、并发编程、JVM原理、主流框架（Spring/Spring Boot/MyBatis）及项目实战，结合高效学习方法与优质资源推荐，助力开发者构建扎实技术体系，少走弯路，快速进阶。

本文系统梳理MySQL开发从初级到高级工程师的四阶段进阶路径，涵盖数据库设计、高可用架构、性能优化与分库分表等核心能力，结合实操案例与学习原则，助力开发者实现职业跃迁。

本文系统梳理Python高效开发三大利器：标准库（如datetime、pathlib）、第三方库（如requests、Pillow）及自定义工具函数（如空值判断、重试装饰器），结合高频场景与实操代码，助开发者提升效率，避免重复造轮子。

本文详细介绍Nacos作为配置中心的实现原理与实战步骤，涵盖配置管理、热更新、共享配置优先级及集群搭建，帮助微服务应用实现配置动态化、高可用部署。

硬件升配解决不了烂SQL！本文提供一套经过验证的AI指令，将大模型转化为资深DBA，通过深度诊断、索引优化和执行计划分析，帮助开发者从根源解决慢查询问题，实现数据库性能的降本增效。

本文针对开发者普遍存在的“学了算法却写不出高性能代码”的痛点，提供了一套系统化的“算法优化AI指令”。该指令旨在引导开发者建立“分析-设计-验证”的工程化思维，通过结构化的提问框架，让AI成为辅助性能优化的“私人教练”，从而将零散的算法知识转化为体系化的实战能力。

美团LongCat团队推出一站式全模态大模型评测基准UNO-Bench，首创“组合定律”揭示多模态能力协同增益，支持中文场景，以98%跨模态问题占比和创新多步开放式题型，科学评估模型真实融合能力。

混元世界模型1.1（WorldMirror）发布，支持多视图、视频输入，单卡秒级生成3D场景。兼容CG管线，开源可部署，实现点云、深度、相机等多任务统一预测，性能领先。

随着大语言模型（LLM）在各行业的广泛应用，安全问题日益凸显。从提示注入攻击到恶意输出生成，从知识产权保护到内容溯源，LLM安全已成为部署和应用过程中不可忽视的关键环节。在2025年的LLM技术生态中，输入过滤和输出水印已成为两大核心安全技术，它们共同构建了LLM服务的安全防护体系。

在大规模语言模型（LLM）的训练过程中，评估模型性能是一个至关重要但常被简化处理的环节。2025年的研究表明，仅依赖单一指标（如困惑度）来判断模型质量已经无法满足复杂应用场景的需求。困惑度作为语言模型训练中最核心的评估指标，其与下游任务表现之间的关系远比直觉更复杂。本文将深入剖析困惑度的数学原理、计算方法、优化策略，以及其与各类下游任务表现的相关性分析，为大规模语言模型的训练优化提供全面的技术指导。

随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，推理性能已成为制约模型实际部署和应用的关键因素。尽管大模型在各项任务上展现出了令人惊艳的能力，但其庞大的参数量和计算需求也带来了严峻的性能挑战。在资源受限的环境中，如何在保持模型效果的同时，最大化推理性能，成为了研究人员和工程师们亟待解决的核心问题。