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。

近年来，大型语言模型（LLMs）发展迅速，比如 ChatGPT、Qwen、Claude、 Llama。这些模型最初的能力来自预训练规模的扩展(pre-training scaling)，即通过 “next-token prediction” 的任务，在海量语料上训练，从而获得通用能力。但是面对具体场景，由于场景任务目标不一定和通用能力匹配(比如对齐场景)，所以预训练模型表现会有一些不足。为了在预训练之后进一步优化大型语言模型，近年来的研究开始转向训练后和测试时的规模扩展，其中奖励模型起着关键作用。

本文介绍了基于ModelScope MCP协议的AI视频生成解决方案，涵盖核心机制解析、零代码工作流搭建、性能优化策略及全链路异常处理。通过统一上下文描述符抽象异构AI服务，实现图像生成、语音合成与视频剪辑的自动化编排。结合缓存优化与错误重试机制，大幅提升生成效率（如5分镜视频从91.7s降至22.4s）。最后展示《夏日海滩》生成案例，并探讨个性化风格迁移与商业场景集成等进阶方向，揭示零代码本质为服务、流程与资源的三层抽象。

Apptrace 是一款强大的工具，支持传参安装与一键拉起功能，优化用户体验。本文通过四个实战案例展示其应用：1) 电商深度链接营销，实现商品页直达；2) 游戏邀请系统，追踪来源并自动奖励；3) 新闻个性化内容推送，提升打开速度；4) 企业应用无缝登录，保障安全高效。同时总结最佳实践，包括优雅降级、参数加密、统计分析等，助力企业提升用户转化率与体验流畅度。

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：📟2341个模型，206个数据集，🎨224个创新应用，📄 15篇内容

阿里云Dataphin是一款企业级数据治理与智能建设平台，专注于解决数据孤岛、质量低下和开发效率低等问题。它提供从数据集成、规范建模、智能开发到质量监控及资产管理的全生命周期解决方案，特别适用于中大型企业构建数据中台或推进数字化转型。Dataphin通过自动化生成代码、内置质量规则模板和全局血缘追踪等功能，显著提升数据开发效率与跨团队协作能力。尽管学习曲线较陡峭且资源消耗较高，但其深度集成阿里云生态的优势，使其成为追求规范化数据治理企业的理想选择。推荐已采用阿里云技术栈并具备一定数据团队规模的企业使用。

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。

今天，DeepSeek低调地在魔搭社区开源 DeepSeek-V3-0324 模型，虽然官方低调称之为小版本升级，但能力提升一点也不小。

由西安交通大学、新加坡国立大学和南洋理工大学联合提出，该工作推出了MAPS框架，利用基于Big Seven人格理论的七个智能体和苏格拉底式引导，解决多模态科学问题（MSPs）。通过四阶段求解策略和批判性反思智能体，MAPS在EMMA、Olympiad和MathVista数据集上超越当前最佳模型15.84%，展现了卓越的多模态推理与泛化能力。

本文详细记录了一名项目经理对阿里云Quick BI的全面评测过程。从申请试用账号到数据上传、数据集创建，再到可视化分析与智能功能体验，作者深入探讨了Quick BI的各项功能。文中提到Quick BI具备强大的数据处理能力和友好的用户界面，尤其在可视化和智能化方面表现出色。但同时也指出了数据清洗功能不足、图表配置有限及智能助手能力需提升等问题。整体而言，Quick BI是一款适合项目经理高效分析数据的工具，未来若能优化上述问题，将更具竞争力。

Kiss3DGen是一个创新的3D资产生成框架，通过重新利用预训练的2D图像扩散模型，高效生成、编辑和增强3D对象，支持文本到3D、图像到3D等多种生成任务。

随着共建“一带一路”进入高质量发展阶段，全球开发者对于多语言模型训练的需求不断增长，上海AI实验室联合大模型语料数据联盟成员发布了“万卷·丝路”多语言预训练语料库，为多语言大模型训练提供高质量数据支撑，助力全球开发者构建跨语言智能工具与应用。

AutoAgents 是基于大型语言模型的自动智能体生成框架，能够根据用户设定的目标自动生成多个专家角色的智能体，通过协作完成复杂任务。支持动态生成智能体、任务规划与执行、多智能体协作等功能。

随着DeepSeek-R1模型的广泛应用，越来越多的开发者开始尝试复现类似的模型，以提升其推理能力。

做轮播的要点

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。

C语言无内置数据库支持，持久化需依赖文件操作或轻量级库。本文详解文本/二进制文件与SQLite的实现原理及选型：文件适配资源受限场景，SQLite支持复杂查询，二者结合可构建高效、可靠的嵌入式持久化方案。

本文系统梳理Vue从入门到进阶的学习路径，提出“基础夯实-核心深化-项目实战-生态拓展”四阶段模型，结合实践案例、避坑指南与优质资源，帮助初学者摆脱碎片化学习，科学高效地掌握Vue开发技能，成长为能独立完成项目的前端开发者。

Vue开发者需突破“只会写组件”瓶颈，系统构建组件设计、状态管理、性能优化与工程化能力。从初级到架构师，分三阶段实现思维跃迁：夯实工程化基础、掌握复杂场景优化、具备全链路架构设计与团队赋能能力，最终以技术驱动业务发展。

自1991年诞生以来，Linux凭借开源、稳定、高效和完善的生态，成为服务器、云计算、嵌入式等领域的主导操作系统。其低成本、高安全性与极致资源利用，支撑着阿里云、特斯拉、谷歌等全球科技巨头，未来仍将是数字世界的基石。

12月18日，北京人形机器人创新中心开源国内首个通过具身智能国标测试的VLA大模型XR-1及RoboMIND 2.0、ArtVIP等数据平台，推动机器人实现“能干活、会干活”。XR-1具备视觉-动作一体化本能反应能力，支持多本体、多场景任务，结合海量训练数据与高保真仿真资产，助力具身智能迈向全自主新阶段。

苏州博物馆携手蚂蚁百宝箱推出AI助手“小苏苏”，集成展讯、导览、文创推荐等功能，打造“咨询—导览—消费”闭环，以智能服务提升参观体验，助力文博场馆数字化升级。

魔搭ModelScope三周年庆！见证开源大模型从追赶到领跑，11月硬核更新不断：Qwen3-VL、MiniMax-M2等新模态齐发，AIGC生态爆发，OCR、语音、Agent全面进化。11月22日杭州AI开源生态大会，不见不散！

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。

在大模型时代，如何让预训练模型高效地适应多个相关任务，同时保持知识的连贯性和完整性，成为了一个重要的研究方向。连续微调（Continual Fine-tuning）作为一种新兴的微调范式，通过链式任务适应（Sequential Task Adaptation）机制，实现了模型在顺序学习多个任务时的知识保留和迁移。本文将深入探讨连续微调的核心原理、实现方法、关键技术挑战以及2025年的最新研究进展，为读者提供全面的技术指导和实践指南。

在大语言模型（LLM）部署的时代，如何高效地管理计算资源、应对动态负载并优化成本，成为了每个AI工程师必须面对的挑战。随着LLM应用的普及，用户请求模式变得日益复杂且难以预测，传统的静态资源配置方式已无法满足需求。Kubernetes作为云原生时代的容器编排平台，其强大的自动扩展能力为LLM部署提供了理想的解决方案。

随着大型语言模型（LLM）的规模不断增长，部署这些模型面临着巨大的计算和资源挑战。以DeepSeek-R1为例，其671B参数的规模即使经过INT4量化后，仍需要至少6张高端GPU才能运行，这对于大多数中小型企业和研究机构来说成本过高。知识蒸馏作为一种有效的模型压缩技术，通过将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型中，在显著降低模型复杂度的同时保留核心性能，成为解决这一问题的关键技术之一。

在2025年的AI生态系统中，通用大语言模型（LLM）如ChatGPT、LLaMA 3、Claude 3等已经展现出惊人的通用能力。然而，当面对特定行业或场景的专业需求时，通用模型往往表现出局限性：术语理解不准确、领域知识不足、任务适配性差等问题。这正是模型定制与微调技术应运而生的背景。