快速生成商业级高清图！SimpleAR：复旦联合字节推出图像生成黑科技，5亿参数秒出高清大图
SimpleAR是复旦大学与字节Seed团队联合研发的自回归图像生成模型，仅用5亿参数即可生成1024×1024分辨率的高质量图像，在GenEval等基准测试中表现优异。
纯PHP+MySQL手搓高性能论坛系统！代码精简，拒绝臃肿
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。
智谱AI新突破！GLM-Z1-Rumination：新一代沉思模型，推动AI助手进入"高智商+高自主"的新阶段
GLM-Z1-Rumination是智谱推出的新一代沉思模型，通过扩展强化学习训练实现长程推理能力，支持动态工具调用与自我验证机制，显著提升AI自主研究能力。
Neo-1：全球首个原子级生成式AI模型！这个AI模型把10年药物研发周期压缩到1个月
VantAI推出的Neo-1是全球首个统一分子生成与原子级结构预测的AI模型，采用潜在空间扩散技术，结合大规模训练和定制数据集，显著提升药物研发效率。
Video-T1：视频生成实时手术刀！清华腾讯「帧树算法」终结闪烁抖动
清华大学与腾讯联合推出的Video-T1技术，通过测试时扩展（TTS）和Tree-of-Frames方法，显著提升视频生成的连贯性与文本匹配度，为影视制作、游戏开发等领域带来突破性解决方案。
Mureka V6：10语种AI音乐工厂！昆仑万维「声场黑科技」颠覆作曲
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。
MoshiVis：语音视觉实时交互开源！7B模型秒懂图像，无障碍革命来袭
MoshiVis 是 Kyutai 推出的开源多模态语音模型，结合视觉与语音输入，支持实时交互，适用于无障碍应用、智能家居控制等多个场景。
I2V3D：微软+港城大黑科技！单图秒变3D动态视频，相机轨迹自由操控
I2V3D 是由香港城市大学和微软联合开发的图像到视频生成框架，支持将静态图像转换为动态视频，基于3D几何引导实现精确的动画控制，适用于动画制作、视频编辑和内容创作等领域。
昆仑万维开源 Skywork R1V：开源多模态推理核弹！视觉链式分析超越人类专家
Skywork R1V 是昆仑万维开源的多模态思维链推理模型，具备强大的视觉链式推理能力，能够在多个权威基准测试中取得领先成绩，推动多模态推理模型的发展。
R1-Onevision：开源多模态推理之王！复杂视觉难题一键解析，超越GPT-4V
R1-Onevision 是一款开源的多模态视觉推理模型，基于 Qwen2.5-VL 微调，专注于复杂视觉推理任务。它通过整合视觉和文本数据，能够在数学、科学、深度图像理解和逻辑推理等领域表现出色，并在多项基准测试中超越了 Qwen2.5-VL-7B 和 GPT-4V 等模型。
DynamicCity：上海AI Lab开源4D场景神器助力自动驾驶场景！128帧动态LiDAR生成，1:1还原城市早晚高峰
DynamicCity 是上海 AI Lab 推出的 4D 动态场景生成框架，专注于生成具有语义信息的大规模动态 LiDAR 场景，适用于自动驾驶、机器人导航和交通流量分析等多种应用场景。
DragAnything：视频PS来了！开源AI控制器让视频「指哪动哪」：拖拽任意物体轨迹，多对象独立运动一键生成
DragAnything 是快手联合浙江大学和新加坡国立大学推出的基于实体表示的可控视频生成方法，支持多实体独立运动控制、高质量视频生成，并在 FID、FVD 和用户研究等评估指标上达到最佳性能。
Goedel-Prover：专为自动化数学问题的形式证明生成而设计的 LLM，快速解决形式化数学问题
Goedel-Prover 是一款由普林斯顿大学和清华大学等机构联合推出的开源模型，专注于自动化数学问题的形式证明生成。它通过将自然语言数学问题翻译成形式语言（如 Lean 4），显著提升了数学问题的证明效率。
DiffSplat：输入文本或图像，2秒内生成3D建模！北大联合字节开源3D建模生成框架
DiffSplat 是由北京大学和字节跳动联合推出的一个高效 3D 生成框架，能够在 1-2 秒内从文本提示或单视图图像生成高质量的 3D 高斯点阵，并确保多视图下的一致性。
大模型的综合分析报告
- **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
Kheish：开源的多智能体开发框架，通过 YAML 配置工作流和多个 Agent 共同协作解决复杂任务
Kheish 是一个开源的多智能体协调平台，基于大型语言模型（LLM）设计，能够通过灵活配置多个智能体来解决复杂任务。平台支持模块化集成、聊天式提示、反馈循环等功能，适用于代码审计、法律文件分析、客户服务自动化等多种应用场景。
DisPose：清华北大等多所高校联合推出基于人物图像增强视频生成技术，实现对人物动画的准确控制和一致性
DisPose是由北京大学、中国科学技术大学、清华大学和香港科技大学联合推出的增强人物图像控制动画质量的技术。该技术通过从骨骼姿态和参考图像中提取控制信号，生成密集运动场，并保持对不同体型的泛化能力，显著提升了人物图像动画的质量和一致性。
MajorRAG 概述（1/3）
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
141_模型更新：在线学习策略 - 焦点在增量微调的独特无中断部署
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。
127_训练可视化：曲线分析工具 - 使用Matplotlib诊断过拟合的独特信号与深度训练状态解析
在2025年的LLM训练环境中，随着模型规模和复杂度的指数级增长，训练过程的可视化已经从简单的性能监控工具演变为模型健康状态的诊断系统。训练可视化不仅仅是绘制几条曲线，而是构建一个完整的训练神经系统，能够实时捕捉训练动态、预测潜在问题、优化训练策略，并最终确保模型达到最佳性能。
44_Falcon与Phi：高效开源模型
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。
43_PaLM与Gemma：谷歌LLM演进
在人工智能发展的浪潮中，谷歌一直扮演着关键的技术引领者角色。从最初的神经机器翻译到如今的通用人工智能，谷歌通过持续的技术创新推动着自然语言处理领域的边界不断拓展。2022年，谷歌推出了革命性的PaLM（Pathways Language Model），这一模型不仅在规模上达到了前所未有的5400亿参数，更重要的是其采用了创新的Pathways训练方法，为大型语言模型的发展开辟了新路径。随后，谷歌又推出了Gemma系列开源模型，将先进的AI技术普惠给更广泛的开发者社区。
【千问海报大赛·地方风物】创意征集令！用AI解锁家乡新名片，万元奖金等你来战！
用Qwen-Image打破常规！将家乡的地标、方言、美食或热梗，通过错位混搭（赛博山水×古风建筑？霓虹城市×传统小吃？）或风格化创作（复古卡通、漫画方言…）焕发全新视觉冲击力！
Ollama-Deep-Researcher-本地Mac结合魔搭社区模型搭建网页研究助手
Ollama Deep Researcher 是一款完全本地化的网络研究助手，可使用Ollama托管的任何 LLM 。输入一个主题，它将生成网络搜索查询，收集网络搜索结果（默认通过Tavily），总结网络搜索结果，反思总结以检查知识差距，生成新的搜索查询以解决差距，搜索并改进总结，循环次数由用户定义。它将为用户提供最终的 markdown 摘要，其中包含所有使用的来源。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——华东师范大学站圆满结营
4月24日，由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手阿里魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行大模型应用实战学生训练营——华东师范大学站圆满结营。
ImagePulse图律脉动数据集开源发布：解码GPT-4o级图像生成能力，四大原子数据集+自动生成工具开放
ImagePulse图律脉动数据集开源发布：解码GPT-4o级图像生成能力，四大原子数据集+自动生成工具开放
白板秒变IDE，草图直接生成可运行代码！Pad.ws：白板+代码编辑器深度结合，创意到实现无缝衔接
Pad.ws是一款创新的在线开发环境，将交互式白板与完整IDE工具深度结合，支持多人实时协作和多种编程语言，无需安装即可通过浏览器访问。
SWEET-RL：8B小模型暴打GPT-4？Meta开源强化学习黑科技，多轮任务成功率飙升6%
Meta最新开源的SWEET-RL框架通过优化多轮交互任务的信用分配机制，使Llama-3.1-8B模型在协作推理任务中的表现提升6%，性能达到顶尖大模型水平。
Reve Image：设计师失业警告！AI秒出海报级神图，排版自动搞定
Reve Image 是 Reve 推出的全新 AI 图像生成模型，专注于提升美学表现、精确的提示遵循能力以及出色的排版设计，能生成高质量的视觉作品。
用通义万象做一个动态海报庆祝4月24日中国航天日
这段文案描述了一幅动画海报的设计理念，融合传统与现代、科技与梦想。画面以上海黄浦江为背景，明月升起象征传统，火箭升空代表科技探索。穿着旗袍的女孩和多元人群展现文化传承，火箭化为飞船遨游宇宙寓意人类追求未知。古代天文仪器与现代科技呼应，体现历史与未来的对话。整体传达对科技成就的喜悦及对未来的美好期许，致敬中国科学家与宇航员，祝福祖国繁荣昌盛。
Quick BI 评测报告
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。
MV-MATH：中科院开源多模态数学推理基准，多视觉场景评估新标杆
MV-MATH 是中科院自动化所推出的多模态数学推理基准数据集，旨在评估多模态大语言模型在多视觉场景中的数学推理能力。该数据集包含2009个高质量的数学问题，涵盖11个数学领域和3个难度级别，适用于智能辅导系统和多模态学习研究。
SAFEARENA: 评估自主网络代理的安全性
基于大语言模型的智能体在解决基于网络的任务方面正变得越来越熟练。随着这一能力的增强，也随之带来了更大的被恶意利用的风险，例如在在线论坛上发布虚假信息，或在网站上销售非法物质。为了评估这些风险，我们提出了SAFEARENA，这是第一个专注于故意滥用网络代理的基准测试。SAFEARENA包含四个网站上共计500个任务，其中250个是安全的，250个是有害的。我们将有害任务分为五类：虚假信息、非法活动、骚扰、网络犯罪和社会偏见，旨在评估网络代理的真实滥用情况。我们对包括GPT-4o、Claude-3.5 Sonnet、Qwen-2-VL 72B和Llama-3.2 90B在内的领先基于大语言模型的网
ModelScope模型即服务
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！欢迎加入技术交流群：微信公众号：魔搭ModelScope社区，钉钉群号：44837352
