鹏城实验室与清华联合发布全流程开源大模型“开元-2B”，基于国产算力实现高效端侧训练。涵盖数据、代码、训练框架与技术报告，推动开放AI生态发展。

本文对比单体应用与微服务架构，解析微服务的定义、核心特征及优缺点，介绍其技术选型与实现路径，帮助理解从单体到分布式架构的演进逻辑。

在和 RouteLLM 的两档式对比中 RouteLLM 将约百分之 69.3 的短难请求路由至轻量模型，而本文提出的网关系统将短难请求中落入轻档的比例压缩到约 2.4%，整体 P95 几乎不变。实验表明，短难请求构成了一类独立且在实践中高度相关的 LLM 路由稳健性问题，而针对性的、常数级开销的守护机制可以在不增加整体成本和尾部延迟的前提下，大幅缓解这一问题。

一个RAG项目，全文共三个部分：MajorRAG概述、MajorRAG文件内容提取实现分析、MajorRAG聊天问答系统实现分析。 1）第一次做RAG，欢迎带着指导意见评论 2）希望指出不足时可以附带替换方法 博客地址：https://zhangcraigxg.github.io

Spring Data JPA通过注解简化数据库操作，实现实体与表的映射。常用注解包括：`@Entity`、`@Table`定义表结构；`@Id`、`@GeneratedValue`配置主键策略；`@Column`、`@Transient`控制字段映射；`@OneToOne`、`@OneToMany`等处理关联关系；`@Enumerated`、`@NamedQuery`支持枚举与命名查询。合理使用可提升开发效率与代码可维护性。（238字）

在云原生时代，成本优化已成为企业IT基础设施管理的核心挑战之一。随着AI和机器学习工作负载的激增，云资源成本占企业IT预算的比例持续上升，如何在保证服务质量的同时实现显著的成本节约，成为技术团队面临的紧迫问题。根据最新的Datadog云成本报告显示，截至2025年，平均有83%的容器支出被闲置资源浪费，而GPU实例支出在过去一年中增长了40%，已占计算成本的14%。在这样的背景下，深入理解和应用Spot实例和预留实例等成本优化策略，对于任何使用云服务的组织都具有重大的经济意义。

在大语言模型(LLM)时代，与AI系统的交互方式正经历着一场深刻变革。从简单的指令式对话到复杂的角色扮演，人类与AI的互动边界不断拓展。其中，角色提示(Role Prompting)作为一种强大的提示工程技术，正逐渐成为释放LLM潜能的关键方法。通过为模型赋予特定身份，我们能够引导其以更符合预期的风格和专业度生成内容，显著提升交互体验和任务完成质量。

近期，科大讯飞在魔搭社区（ModelScope）和Gitcode上开源两款模型：讯飞星火化学大模型Spark Chemistry-X1-13B、讯飞文生音频模型AudioFly，助力前沿化学技术研究，以及声音生成技术和应用的探索。

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：📟4924个模型，📁357个数据集，🎨99个创新应用，📄 9篇内容：

今天，面壁智能正式开源 8B 参数的面壁小钢炮 MiniCPM-V 4.5 多模态旗舰模型，成为行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型，看得准、看得快，看得长！高刷视频理解、长视频理解、OCR、文档解析能力同级 SOTA，且性能超过 Qwen2.5-VL 72B，堪称最强端侧多模态模型。

月之暗面发布开源模型Kimi K2，参数总量达1T，激活参数32B，基于MoE架构，具备强大的代码能力与通用Agent任务处理能力。在多项基准测试中取得SOTA成绩，并已开源。ModelScope与Kimi Playground集成，支持一键同步MCP服务，方便开发者使用。

Nanonets团队开源了 Nanonets-OCR-s，该模型基于Qwen2.5-VL-3B微调，9G显存就能跑。

周五，首期"搭友来碰头"——魔搭核心开发者共创会在 [杭州·阿里巴巴云谷园区] 圆满落幕。来自杭州、上海、南京、北京等各地的魔搭社区核心开发者齐聚一堂，共同探索从模型开源到技术突破的转化路径。

近年来，人工智能蓬勃发展，自然语言模型（LLM）进展显著。语言模型被广泛应用于自动翻译、智能客服、甚至医疗、金融、天气等领域。而研究者们仍在不断努力，致力于提高语言模型的规模和性能。随着语言模型的蓬勃发展，评估一个语言模型的性能变得越来越重要。其中一个重要的评估指标，就是衡量语言模型的推理能力和解决数学问题的能力。

从 LangChain 创始人Twitter激辩 MCP，到 Manus 项目火爆出圈，以及OpenAI & Google纷纷下场兼容MCP，这场由Anthropic发起的技术变革正引发全球科技圈的关注。作为国内首批接入MCP生态的企业级平台和开源社区，阿里云百炼与ModelScope社区深度拥抱MCP全套生态工具并提供大量深度应用实践，并收获到大家的热烈反馈。在各类宣传稿中，MCP似乎无所不能，那么它真的是技术上的万能灵药么？我们将从技术祛魅与生态重构的双重视角，和大家深度讨论下MCP的现状与对未来的展望。

德国作为欧洲最大经济体，其法兰克福交易所及DAX指数是全球配置欧洲资产的关键入口。本文详解如何通过StockTV金融API，快速接入德国股票实时行情、历史K线及DAX指数数据，支持毫秒级延迟与多周期分析。

87%的案例学习只停留在看热闹。分享一套案例分析AI指令，通过结构化分析框架，帮你从案例中提炼可迁移的决策模型，提升学习效率。

随着大语言模型发展，AI正从被动响应迈向主动执行。LLM驱使智能体以大模型为核心决策引擎，通过“推理—行动—反馈”闭环，实现目标导向的自主任务执行，具备动态决策、持续运行与复杂环境适应能力。其在办公自动化、软件开发、知识工作等场景广泛应用，正成为连接大模型能力与现实任务的关键桥梁，推动智能系统向更高阶形态演进。

大模型微调是AI落地的关键技术，通过定向训练让通用模型在特定领域“从会到精”。本文详解微调原理、LoRA/QLoRA等高效方法，并提供评估与实操建议，助力新手快速上手，实现低成本、高精度的模型定制。

本文以“简易学生信息管理系统”为例，系统讲解C语言项目开发全流程，涵盖需求分析、数据结构设计、模块化编码、文件操作与调试优化，帮助初学者掌握结构体、指针、动态内存管理等核心技能，实现学生信息的增删改查与持久化存储，夯实C语言实战基础。

本文以简易学生信息管理系统为例，详解Python Web项目从需求分析、技术选型到编码部署的完整流程。采用Flask+SQLite+Bootstrap轻量栈，实现增删改查与Excel导出，助初学者快速掌握开发逻辑与实战技能。

在云计算时代，Linux运维正迈向自动化与智能化。本文梳理从初级运维到DevOps工程师的三阶跃迁路径：先掌握Shell脚本与Ansible实现自动化；再学习Docker容器化技术，构建高可用架构；最终落地CI/CD流水线与全链路监控，打通开发与运维壁垒。通过实战案例详解LNMP环境的DevOps改造，助力运维人员系统提升效率，实现能力突破。（238字）

本文详解MySQL在微服务架构下的适配实践，涵盖服务拆分原则、数据同步方案与分布式事务解决方案。通过电商案例，解析如何实现数据隔离、最终一致性及高并发场景下的事务管理，助力开发者应对分布式数据挑战。

本文介绍如何用Python脚本实现MySQL数据库的自动化备份。通过`subprocess`调用`mysqldump`，结合时间戳命名、文件压缩与crontab定时任务，可高效完成无人值守备份，提升数据安全性与运维效率。

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。

10月24日程序员节，魔搭社区联合知乎发布《THE NEXT WAVE：AI时代开发者生态白皮书》，揭示AI时代开发者新画像：以“超级个体”为核心，兼具技术与商业闭环能力，工具平权让个人开发者崛起。报告涵盖年龄、学历、组织分布及认知行为特征，展现开发者如何用AI提效、实现从“写代码”到“搭系统”的跃迁。点击下载完整报告。

在大语言模型（LLM）时代，模型合并技术正在成为高效整合不同模型能力的关键方法。随着开源模型的爆发式增长，如何在不进行昂贵的重新训练的情况下，将多个专用模型的知识整合到一个统一模型中，成为了研究和工业界的重要课题。Task Arithmetic作为一种新兴的模型合并方法，通过向量操作实现权重融合，为这一挑战提供了创新解决方案。

随着大型语言模型(LLM)在各个领域的广泛应用，确保其安全性和可靠性已成为技术社区关注的焦点。2024-2025年，随着LLM能力的不断增强，其潜在风险也日益凸显。有害内容的生成和传播不仅可能造成社会危害，还会对企业和用户带来严重的法律和声誉风险。因此，构建强健的内容过滤机制已成为LLM应用部署的必要条件。

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）已经成为各行各业的核心工具。然而，如何让LLM能够持续学习和适应新的需求，如何从用户交互中获取有价值的信息来优化模型性能，已经成为当前研究和应用的热点。主动学习提示（Active Learning Prompts）作为一种新型的提示工程技术，通过用户反馈的闭环系统，实现了模型能力的持续优化和提升。

四大公益场景，20万奖金！AI开源公益创新挑战赛邀你一起「小有可为」

腾讯混元生图模型升级2.1版本：支持写字、2k分辨率，开源！

腾讯混元又带来一个在国际机器翻译比赛拿下30个第1名的翻译模型Hunyuan-MT-7B，它总参数量仅7B，支持33个语种、5种民汉语言/方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。

有没有想过，随手拍的一张风景照，下一秒就能变成可操控的游戏开放世界？

2025年10月，IROS （智能机器人与系统国际会议）期间，上海人工智能实验室（上海AI实验室）将举办物理世界中的多模态机器人学习研讨会，IROS 2025“桃源”与真实世界机器人学习挑战赛（机器人学习挑战赛）现已启动报名，欢迎全球创新者与挑战者参加。

近年来，人工智能快速发展，大语言模型（LLM）在数学、代码等领域展现出强大的推理和生成能力，正在被广泛应用于各种场景。

今天，小米开源发布两款 7B 规模视觉-语言模型 MiMo-VL-7B-SFT 和 MiMo-VL-7B-RL。

阶跃星辰联合光影焕像开源 3D 大模型 Step1X-3D，高保真+可控！

目前，大多数成功的 强化学习 工作，包括开源研究，都依赖于相对较大的基础模型，例如 32B 模型，特别是在增强代码推理能力方面。业内普遍认为在一个小模型中同时提升数学和代码能力是具有挑战性的。然而，小米MiMo研究团队相信 RL 训练的推理模型的有效性取决于基础模型固有的推理潜力。为了完全解锁语言模型的推理潜力，不仅需要关注后训练，还需要针对推理定制预训练策略。

Open AI Model is an open model for defining AI. Focused on AI rather than application, Open AI Model [OAM] brings simplest but most powerful design for modeling AI.

本文定义了一个包含 audio 和 tags 两个必需属性的 JSON Schema，用于规范数据结构。其中，audio 是非空字符串，表示音频组件；tags 是非空数组，表示标签组件。通过示例数据和验证工具（如 ajv, NJsonSchema），可确保 JSON 数据符合 Schema 要求，从而保障数据的一致性和正确性。

作为专业领先的出行和位置服务提供商，高德地图以数据准确率高、鲜度高著称。当前自动驾驶技术总是关注到矢量地图的构建，往往忽略了车道级驾驶规则的制作。对应图商而言，车道级的领航不仅需要有正确的车道级矢量表达，还要明确每条路的驾驶规则，保证引导的准确率。