12月19日下午，复旦大学计算机科学技术学院第十二期“步青讲坛”在江湾校区二号交叉学科楼E1006报告厅举行。本期讲坛特别邀请了阿里巴巴集团副总裁、IEEE Fellow叶杰平教授做题为《AI大模型开启智能化新时代》的精彩技术报告。

在大型语言模型（LLM）的预训练阶段，训练目标函数的设计直接影响模型的学习效率和最终性能。Masked Language Modeling（MLM）作为BERT等模型采用的核心预训练任务，通过随机掩盖文本中的部分token并让模型预测这些被掩盖的token，有效地训练了模型的双向表示能力。然而，传统的静态掩码策略存在重复率高、训练效率低等问题。动态掩码技术的引入显著提升了预训练效率和模型性能。本文将全面探讨MLM优化策略，深入推导动态掩码的效率提升原理，并介绍2025年最新的MLM优化技术，为高效预训练LLM提供理论和实践指导。

在大语言模型（LLM）应用开发的早期阶段，选择合适的模型架构和框架往往是项目成功的关键第一步。随着2025年LLM技术的快速发展，市场上可用的模型和框架数量激增，如何基于特定任务类型选择最匹配的解决方案成为开发者面临的重要挑战。本文将深入探讨任务类型与LLM模型匹配的方法论，重点介绍基于决策树的模型选择框架，并通过实际代码示例演示如何构建和应用这一框架。

在2025年的AI开发环境中，大型语言模型(LLM)已成为核心技术，但伴随其广泛应用的是日益严峻的安全挑战。据统计，2025年第一季度发生的AI安全事件中，LLM环境配置不当导致的漏洞占比高达43%，造成的损失超过2.1亿美元。本文将深入探讨LLM开发环境的安全配置最佳实践，帮助开发者构建一个安全、可靠的开发环境。

魔搭ModelScope本期社区进展：1173个模型,143个数据集,76个创新应用,10 篇内容

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。

随着大语言模型的发展，参数量逐渐扩大，大语言模型的训练和运行通常需要大量的计算资源，这也限制了大语言模型在一些场景尤其是端侧的应用，所以，探索剪枝，蒸馏等量化方式，已经成为大语言模型研究的一个重要方向。

最近Moonshot AI推出了 Kimi-VL，这是一个高效的开源混合专家（MoE）视觉-语言模型（VLM），它提供了先进的多模态推理、长上下文理解以及强大的代理能力——所有这些功能都只需激活其语言解码器中的2.8B参数（Kimi-VL-A3B）。

LangManus 是一个基于分层多智能体系统的 AI 自动化框架，支持多种语言模型和工具集成，能够高效完成复杂任务，适用于人力资源、房产决策、旅行规划等多个场景。

Transfermor架构与生俱来的二次计算复杂度，及其所带来的上下文窗口瓶颈，一直为业界所关注。此前，MiniMax开源了MiniMax-01系列模型，采用创新的线性注意力架构，使得模型能够在100万个token长度的上下文窗口上进行预训练；而在推理时，实现了高效处理全球最长400万token的上下文，是目前最长上下文窗口的20倍。

这是一份使用DeepSeek快速创建个人网站的10分钟指南。内容分为四个步骤：搭建基础架构（HTML框架）、设计核心内容区块（关于我、作品展示等）、快速配置样式（CSS美化页面）以及添加联系表单并部署到GitHub Pages。通过简单的代码和DeepSeek的智能辅助功能，用户可以轻松实现个性化调整，如更换主题色、增加模块或优化响应式设计。虽然整体流程简单高效，但可能因功能有限或美观度不足而需进一步扩展与改进。

OneCode 接入 DeepSeek，带来自然语言聊天式基础建模、本地代码工程无缝结合、图生代码功能全线升级及 AI 模型代码直接导入等新特性，极大提升开发效率与体验。预计第二季度推出开源版本，进一步推动开发者社区的开放与创新。这些改进使开发更加高效、便捷和智能，助力代码开发进入新纪元。

对于免费源码资源，可访问GitHub、GitLab、SourceForge等开源平台，或通过开发者论坛、博客获取。同城搭子系统源码涉及社交、活动管理等功能，建议从开源社区搜索或购买商业源码。多人语音聊天源码较复杂，可在GitHub等平台搜索开源项目，或使用第三方SDK。务必注意版权、安全及技术支持。

Crawl4LLM 是清华大学和卡内基梅隆大学联合开发的智能爬虫系统，通过网页价值评估和优先级队列技术，显著提升大语言模型预训练数据采集效率。

Agentic Reasoning 是牛津大学推出的增强大型语言模型（LLM）推理能力的框架，通过整合外部工具提升多步骤推理、实时信息检索和复杂逻辑关系组织的能力。

本文提出了一种高效的多模态大模型，多阶段去除冗余视觉token——MustDrop。多模态大模型中的视觉tokens通常表现出显著的空间和时间冗余，并且大模型的大部分输入令牌是视觉tokens，这极大程度上影响了多模态大模型推理效率。

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。

在当今数字化转型的浪潮中，混合云架构已成为企业IT基础设施的重要组成部分。截至2025年第一季度，全球云基础设施市场由三大云服务提供商主导：亚马逊云服务（AWS）占29%市场份额，微软Azure占22%，谷歌云平台（GCP）占12%。这三大提供商合计占据全球云市场约63%的份额。在这种情况下，企业越来越多地采用混合云策略，尤其是同时使用AWS和GCP这两个领先平台。

在当今数据密集型应用和大模型部署的时代，批量推理已成为提升系统性能和资源利用率的关键技术。随着深度学习模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何高效地处理大量推理请求成为技术团队面临的重要挑战。传统的同步API调用方式在面对高并发、大规模数据处理时，往往会遇到响应延迟高、资源利用不充分等问题。异步API调用作为一种更高效的处理模式，通过非阻塞操作和并发处理能力，为批量推理场景提供了理想的解决方案。

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🙋魔搭ModelScope本期社区进展：3072个模型，193个数据集，121个创新应用：Qwen-TTS-Demo 📄 8 篇内容：

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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。