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。

在2025年的大模型(LLM)开发实践中，数据和模型的版本控制已成为确保项目可重复性和团队协作效率的关键环节。与传统软件开发不同，LLM项目面临着独特的数据版本控制挑战：

Kubernetes 是当前 DevOps、云原生和 SRE 领域的关键技能。本文总结了 20 个高频面试问题，涵盖架构组件、工作原理及核心概念，助你轻松掌握 Kubernetes 基础，提升面试与实战能力。

介绍一个开源可用的 MCP Tool Use 通用工具使用的 AI Agent (GitHub: https://github.com/AI-Agent-Hub/mcp-marketplace ，Web App https://agent.deepnlp.org/agent/mcp_tool_use，支持大模型从Open MCP Marketplace (http://deepnlp.org/store/ai-agent/mcp-server) 的1w+ 的 MCP Server的描述和 Tool Schema 里面，根据用户问题 query 和 工具 Tool描述的 相关性，选择出来可以满足

🔥 这个夏天，开源热潮比气温更燃！Qwen3、GLM4.5、混元、Wan2.2、Qwen-Image等重磅模型密集发布，MoE、多模态、Agent、生图视频全爆发，ModelScope 全程 Day0 支持，生态持续进化中！

为了充分挖掘魔搭社区 Diffusion LoRA 模型的潜力，我们开发了一个自动 LoRA 检索与融合框架：AutoLoRA。他可以根据输入的文本提示，从 LoRA 候选池中检索到 个与提示词相关的LoRA，然后通过集成一个门控融合模块在生成图片的时候促进多个 LoRA 协同工作，充分发挥各个 LoRA 的能力。

混元是腾讯开源的高效大型语言模型系列，旨在在各种计算环境中灵活部署。从边缘设备到高并发生产系统，这些模型通过先进的量化支持和超长上下文能力提供了最佳性能。

本文分享了构建在线图像黑白转换工具的技术实践，涵盖技术栈选择、架构设计与性能优化。项目采用Next.js提供优秀的SSR性能和SEO支持，TailwindCSS加速UI开发，WebAssembly实现高性能图像处理算法。通过渐进式处理、WebWorker隔离及内存管理等策略，解决大图像处理性能瓶颈，并确保跨浏览器兼容性和移动设备优化。实际应用案例展示了其即时处理、高质量输出和客户端隐私保护等特点。未来计划引入WebGPU加速、AI增强等功能，进一步提升用户体验。此技术栈为Web图像处理应用提供了高效可行的解决方案。

按照官方指引，我完成了 Bolt.diy 的部署与测试。通过云原生应用开发平台 CAP，默认配置下部署仅需 1 分钟。首次使用需授权访问控制，部署完成后进入示例应用。注意，资源须通过 HTTPS 提供以支持 WebAssembly 和 SharedArrayBuffer。 随后，在阿里云百炼平台创建 API-KEY 并配置到 Bolt.diy 中，开始尝试提示词创作。例如输入中端 SaaS 首页需求后，Bolt.diy 自动生成代码并展示预览效果，生成效率和质量令人满意。

本内容分享了一套经实战验证的社交系统架构设计，支撑从1到100万用户的发展，并历经6次流量洪峰考验。架构涵盖客户端层（App、小程序、公众号）、接入层（API网关、负载均衡、CDN）、业务服务层（用户、内容、关系、消息等服务）、数据层（MySQL、Redis、MongoDB等）及运维监控层（日志、监控、告警）。核心设计包括数据库分库分表、多级缓存体系、消息队列削峰填谷、CQRS模式与热点数据动态缓存。同时提供应对流量洪峰的弹性伸缩方案及降级熔断机制，并通过Prometheus实现全链路监控。开源建议结构清晰，适合大型社交平台构建与优化。

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。

Praison AI 是一个开源的多智能体框架，支持低代码创建和管理AI代理，提供多种流程类型和集成选项，适用于企业流程自动化、智能客服等场景。

在数字化时代，新闻信息的指数级增长使得从海量文本中提取和整理历史事件的时间线变得至关重要。为了应对这一挑战，阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的中断者提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CH RONOS，源自希腊神话中的时间之神柯罗诺斯，该框架通过迭代多轮的自我提问方式，结合检索增强生成技术，从互联网上检索相关事件信息，并生成时间顺序的新闻摘要，为新闻时间线摘要生成提供了一种全新的解决方案。

1月15日，上海人工智能实验室对书生大模型进行重要版本升级，书生·浦语3.0（InternLM3）通过精炼数据框架，大幅提升了数据效率，并实现思维密度的跃升。仅使用4T训练数据的InternLM3-8B-Instruct，其综合性能超过了同量级开源模型，节约训练成本75%以上；同时，InternLM3首次在通用模型中实现了常规对话与深度思考能力融合，可应对更多真实使用场景。

项目地址：https://github.com/skyterra/elastic-embedding-searcher。本项目利用Hugging Face模型生成文本的嵌入向量，并将其同步至Elasticsearch创建索引，支持通过余弦相似度进行高效的向量搜索，实现精准的内容检索与推荐功能。该项目为开发智能搜索应用提供了强大的后端支持。 （该简介有239个字符，包括标点和空格）

想训练一个专属的题库AI模型

在大语言模型（LLM）的微调过程中，高质量的标注数据是模型性能提升的关键因素。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益多样化，如何高效、准确地创建大规模标注数据集成为了研究者和工程师面临的重要挑战。众包与自动化标注技术的结合，为解决这一挑战提供了可行的方案。