简要介绍：由复旦大学、上海AI实验室等机构提出了首个统一多模态理解和生成的奖励模型UnifiedReward。该工作构建了大规模人类偏好数据集，包含图像和视频生成/理解任务，并利用该模型进行自动构建高质量偏好对数据，最终通过DPO优化视觉模型。实验结果表明，联合学习评估多样化视觉任务可以带来显著的相互益处。

2025 年 2 月 11 日，RWKV 基金会正式发布 RWKV-7-World-2.9B-V3 模型（以下简称 RWKV-7-2.9B）。

近期，由南京大学和腾讯优图推出的VITA-1.5在魔搭开源。VITA-1.5支持视频，音频，文本输入，以及音频输出。

在大语言模型（LLM）的实际生产环境中，模型更新是维持服务质量和持续改进的关键环节。随着业务需求的演变、数据分布的变化以及模型能力的提升，如何高效、安全地更新已部署的LLM成为技术团队面临的重要挑战。传统的全量模型替换方法往往伴随着服务中断风险、资源消耗大以及可能的性能波动等问题。为此，增量微调技术作为一种轻量级的模型更新策略，正逐渐成为2025年LLM部署领域的主流选择。

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。

在当今的数字时代，我们已经习惯于与智能助手对话、向大语言模型提问，甚至依赖它们生成创意内容。然而，这看似理所当然的人机对话能力，实际上经历了长达半个多世纪的曲折发展历程。从1966年麻省理工学院的简陋程序，到2017年Google提出的革命性架构，聊天AI的演变不仅是技术的进步，更是人类对自身语言本质探索的缩影。

在大语言模型的发展历程中，长期存在一种主流观点：模型参数量越大，性能越好。然而，随着计算资源消耗和能源成本的持续攀升，这种"越大越好"的发展路径面临着严峻挑战。2025年，业界开始重新审视AI模型的发展方向，"效率"成为新的关键词。在这一背景下，阿联酋阿布扎比技术创新研究院(TII)的Falcon系列和微软的Phi系列模型以其"小而强"的特点脱颖而出，成为高效开源模型的典范。

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。

不会编程也能体验的 AI 魔法，外滩大会代码原生地等你解锁

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。

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。

七月流火，这个夏天火热的开场已然揭开。6月30号，我们在北京举办了首届魔搭开发者大会(ModelScope DevCon 2025)，邀请了国内外知名的开源模型，以及头部开源工具的研发团队，与广大开发者共聚一堂进行分享。顶尖的AI 模型首次从线上 Hub走进线下盛会，为大家呈现了一场“模型全明星”盛会。同时我们还邀请了社区开发者参加我们的“搭友之夜”（aka 大规模面基大会）。大会分享场场爆满，现场只能用一句话来描述：“好～多～人～啊”，不提前占位根本挤不进去～～

本文介绍了小白如何通过AI编程工具（如Trae）快速开发应用并实现技术变现。内容涵盖AI编程用途、工具准备、高德地图开发者权限获取、AI工具配置及实战生成旅游攻略与打印页面，帮助零基础用户轻松入门AI编程。

从2022年11月的青涩发布，魔搭现今已进入第三个年头，成为中国最大最活跃的开源模型社区，与超过1600万的开发者同行。

当大家都喊魔塔的时候，我们决定搞个事情...有人管咱们叫"魔塔"？

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.

近日，DeepSeek-R1以低训练成本实现比肩一流模型的高性能并全面开源，引发了海量部署及场景应用，推理计算需求迅猛增长。

昆仑万维推出的Mureka V6 AI音乐创作基座模型，支持10种语言歌词生成和纯音乐创作，通过自研ICL技术实现声场优化，覆盖爵士/电子/流行等多元风格，为音乐爱好者和专业创作者提供高效工具。

魔搭ModelScope本期社区进展：📟1177个模型，📁216个数据集，416个创新应用，📄 11篇内容

随着大语言模型的迅速发展，模型的推理能力得到了显著提升。特别是长推理模型（Long Reasoning Models），如OpenAI的o1、DeepSeek-R1、QwQ-32B和Kimi K1.5等，因其展现出类似人类的深度思考能力而备受关注。这些模型通过长时间推理（Inference-Time Scaling），能够在解码阶段不断思考并尝试新的思路来得到正确的答案。

有偿创建 CosyVoice2-0.5B 大模型，希望有人能帮忙在创空间 创建一个这样的模型，官方的老出502

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。

随着大模型（LLMs）的发展，AI 写作取得了较大进展。然而，现有的方法大多依赖检索知识增强生成（RAG）和角色扮演等技术，其在信息的深度挖掘方面仍存在不足，较难突破已有知识边界，导致生成的内容缺乏深度和原创性。

- **性能**：所提及的模型在性能上均表现出色，特别是在语言生成和理解方面。参数规模较大的模型（如DeepSeek-LLM-67B-Chat、Yi-1.5-9B-Chat等）通常能提供更为丰富的语言处理能力。 - **显存**：显存需求因模型参数规模而异，但一般较大规模的模型需要较高配置的硬件支持。 - **生态**：Llama、GLM等模型在开源社区中较为受欢迎，拥有一定的用户基础和生态支持。其他模型可能处于发展初期，生态支持有待加强。 - **更新频率和时间**：具体更新频率可能因开发者团队和模型版本而异。但一般而言，开源模型可能会不断更新以改进性能和功能。 - **效果评估**：在对话