在大语言模型(LLM)的发展历程中，推理能力一直是衡量模型智能水平的关键指标。尽管模型规模的扩大带来了知识覆盖和语言理解能力的显著提升，但在解决复杂推理问题时，单纯增加参数数量并不总能带来预期的性能提升。2022年，Jason Wei等人提出了一项革命性技术——Chain-of-Thought提示(CoT)，这项技术通过引导模型生成中间推理步骤，显著增强了LLM在多步推理任务上的表现。

在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLM）已经成为自然语言处理领域的核心技术。然而，传统的LLM部署通常需要强大的服务器资源，这限制了其在资源受限环境中的应用。随着边缘计算的兴起，在轻量级设备上部署和运行LLM成为了新的技术趋势。树莓派（Raspberry Pi）作为一款广泛使用的单板计算机，凭借其小巧的体积、低功耗特性和不断提升的计算能力，成为了边缘部署LLM的理想选择。

本指南深入解析 Kubernetes 与 Docker Swarm 两大主流容器编排工具，涵盖安装、架构、网络、监控等核心维度，助您根据团队能力与业务需求精准选型，把握云原生时代的技术主动权。

TL;DR：很多 AI Agent 被困在受限且一刀切的沙箱内，而 MuleRun 是全球首个通过提供可完全自定义且持久化的 Agent Runtime 来解决这一问题的平台——即你可以定义操作系统、访问原生软件、跨会话保留状态并分配硬件资源。这让你能打造真正的“数字化工人”，而不仅仅是受限的聊天机器人。

今天，通义万相的视频生成模型又开源了！本次开源Wan2.2-S2V-14B，是一款音频驱动的视频生成模型，可生成影视级质感的高质量视频。

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：1498个模型，130个数据集，85个创新应用， 7 篇内容

魔搭notebook在web IDE下，使用jupyter notebook，python扩展包无法更新升级，不升级无法使用，安装python扩展包的时候一直停留在installing

本文提供Linux高效学习路径，倡导“场景驱动”学习法，避免死记硬背。涵盖四大阶段：1周入门掌握核心命令，2周深化理解系统原理，2周实战部署LNMP服务，长期进阶自动化运维。强调动手实操、问题驱动与循序渐进，助力快速构建完整知识体系，成为具备实战能力的运维人才。

本课程深入讲解微服务架构下的任务调度与数据一致性方案，涵盖XXL-JOB分布式调度原理、幂等性设计、MySQL存储引擎对比、索引优化及SQL调优策略。通过实战掌握热点数据缓存预热、分片广播任务处理、避免重复执行等核心技能，提升系统性能与可靠性。（238字）

随着大语言模型(LLM)规模的不断增长，模型参数量已从最初的数亿扩展到数千亿甚至万亿级别。这种规模的模型在推理过程中面临着巨大的计算和内存挑战，即使在最先进的硬件上也难以高效部署。剪枝优化作为一种有效的模型压缩技术，通过移除冗余或不重要的参数，在保持模型性能的同时显著减少计算资源需求。

Spring AI 更新结构化输出转换器，弃用旧版 Parser 类，引入与 Spring 框架对齐的 Converter 体系，提升命名规范与功能兼容性。新版本支持 JSON、XML 及 Java 对象转换，确保 LLM 输出结构化，便于下游应用处理。

继 7 月 26 日开源『书生』科学多模态大模型 Intern-S1 之后，上海人工智能实验室（上海AI实验室）在8月23日推出了轻量化版本 Intern-S1-mini。

本资源介绍了机器学习训练中的关键参数设置及其影响，包括训练轮数、批量大小、学习率、梯度累积、模型微调等，并提供了针对不同任务和硬件配置的推荐值，帮助提升模型训练效率与性能。

ModelScope 社区基于优秀的开源可视化AI应用编排工具 Langflow 搭建了创空间，以方便社区开发者基于社区开源模型及免费魔搭 API-Inference，快速创建Agent应用、RAG应用并将其部署为API服务。

还在为大模型开发的复杂技术栈、框架不兼容和工具调用问题头疼吗？MCP（Model Context Protocol servers）来拯救你了！它用统一的技术栈、兼容主流框架和简化工具调用的方式，让大模型开发变得简单高效。

近期，Qwen 发布了 QwQ-32B - 一个在许多基准测试中性能可与 DeepSeek-R1 相媲美的推理模型。

URO-Bench 是一款专为端到端语音对话模型设计的全面基准测试工具，涵盖多语言、多轮对话、副语言信息等多维度任务，帮助开发者全面评估模型性能。

DeepSeek本地化部署支持下载1.5b、7b、8b、14b、32b等不同参数规模的大模型，适合逻辑推理和计算类问题。普通电脑建议选择1.5b模型以避免AI幻觉。部署需使用Ollama工具下载模型，并通过Chatbox AI等客户端进行配置，确保Ollama运行状态。显卡内存为主要资源占用，各模型占用情况不同，请确保硬盘空间充足。

FacePoke是一款基于AI技术的开源实时面部编辑工具，支持通过拖拽操作调整头部朝向和面部表情，适用于多种场景。

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。

阶跃星辰发布开源多模态小模型Step3-VL-10B，仅10B参数却媲美百亿级大模型，在视觉感知、逻辑推理、数学竞赛等任务中达同规模SOTA，支持端侧部署，推动智能终端交互革新。

阿里发布Qwen-Image-Edit-2511-ICEdit-LoRA模型，通过上下文内编辑技术，利用“编辑前后图像对”实现图像编辑能力迁移。该模型仅需少量样本即可训练，支持风格、光照、表情等复杂编辑，并可拓展至图像分割等视觉任务，未来将持续优化与应用探索。

本文详解Python微服务落地路径：从模块化拆分、轻量框架封装，到服务通信、注册发现，再到Docker容器化部署与监控运维，系统阐述中小团队如何以低成本实现“低耦合、快迭代”的分布式架构。

Meta发布并开源SAM 3，首个支持文本、点、框等多提示的统一图像视频分割模型，突破性实现开放词汇概念的全实例分割。基于Meta Perception Encoder与DETR架构，结合AI与人工协同数据引擎，构建超400万概念数据集，在SA-Co基准达人类水平75%-80%。支持大规模可提示分割与跟踪，推动视觉基础模型新进展。（239字）

本文系统梳理了Python开发者从初级到全栈的进阶路径：突破脚本思维，掌握框架原理、性能优化与工程化实践；通过分阶段技能升级与真实项目演练，逐步构建全链路开发能力，实现从“会写代码”到“独立交付完整系统”的跨越。

本文介绍XXL-JOB任务调度框架的使用，包括其核心组成、任务编写与配置方法。通过@XxlJob注解定义任务，结合Cron表达式实现定时调度，并支持BEAN和GLUE两种模式。重点讲解分片广播任务，利用分片参数实现分布式环境下任务的高效并行处理，提升系统性能与扩展性。

通义实验室联合人大发布全新GUI Grounding模型UI-Ins，首创“指令即推理”范式，通过多视角动态推理实现SOTA性能，在五大基准全面领先，支持开源复现与应用。

大型语言模型（LLM）的训练面临着前所未有的计算和内存挑战。随着模型规模达到数百亿甚至数千亿参数，高效的内存管理成为训练成功的关键因素之一。2025年，LLM训练的内存优化技术已经取得了显著进展，从ZeRO优化器到Flash Attention等创新技术，为训练超大规模模型提供了可能。

在人工智能领域快速发展的今天，大语言模型（LLM）已经成为自然语言处理的核心驱动力。随着GPT系列、PaLM、LLaMA等模型的涌现，大模型的通用能力得到了显著提升。然而，在实际应用中，我们经常面临一个关键挑战：如何使通用大模型更好地适应特定领域的专业知识和任务需求？持续预训练（Continual Pre-training）与领域适应（Domain Adaptation）技术正是解决这一问题的关键路径。

在大型语言模型（LLM）的发展历程中，如何让模型输出与人类偏好保持一致一直是研究的核心挑战。从早期的监督微调（SFT）到基于人类反馈的强化学习（RLHF），再到如今的直接偏好优化（DPO），对齐技术经历了显著的迭代与创新。

在现代大型语言模型（LLM）部署架构中，缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长，如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库，因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项，已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。

在2025年，大规模语言模型（LLM）的训练已经进入到超大规模时代，模型参数量达到数千亿甚至万亿级别，训练过程需要动用数百甚至数千个GPU/TPU。在这种情况下，高效的集群管理系统成为训练成功的关键基础设施。Slurm（Simple Linux Utility for Resource Management）作为目前最流行的开源作业调度系统，广泛应用于科研机构和大型科技公司的超级计算集群中。

随着大型语言模型(LLM)规模的不断增长，从数百亿到数千亿参数，传统的全参数微调方法面临着计算资源消耗巨大、训练效率低下等挑战。2025年，大模型微调技术已经从早期的全参数微调发展到如今以LoRA、QLoRA为代表的参数高效微调方法，以及多种技术融合的复杂策略。本文将深入对比全参数微调和参数高效微调的技术原理、适用场景、性能表现和工程实践，为研究者和工程师提供全面的技术参考。

在当今人工智能领域，提示工程（Prompt Engineering）已成为释放大语言模型（LLM）潜能的关键技术。随着LLM规模和能力的不断增长，如何设计高效、精确的提示词成为研究和应用的焦点。然而，传统的手工提示工程面临着巨大挑战

随着大型语言模型（LLM）技术的迅速发展，Hugging Face的Transformers库已经成为LLM开发和应用的标准工具包。作为一个开源的深度学习库，Transformers提供了丰富的预训练模型、统一的接口设计以及强大的生态系统，使得研究人员和开发者能够便捷地构建、训练和部署各类语言模型。2025年，Transformers库已经发展到5.x系列，不仅支持最新的GPU架构和量化技术，还提供了更完善的分布式训练能力和内存优化方案。

在大语言模型（LLM）的开发和应用中，微调是将通用预训练模型转化为特定任务专家的关键步骤。监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）作为微调的一种重要范式，通过人工标注的高质量数据集指导模型学习特定任务的输入输出模式，从而显著提升模型在目标任务上的性能。

通义千问团队最新开源的图像生成模型 Qwen-Image，凭借其出色的中文理解与文本渲染能力，自发布以来获得了广泛关注与好评。

2025魔搭MCP&Agent挑战赛正式拉开帷幕！这是一场聚焦MCP协议生态与Agent应用落地的顶级开发者盛会，旨在推动工具标准化与智能体场景创新，探索AI开发者在终端硬件的创新实践。

6月27日，腾讯混元宣布开源混元-A13B模型，总参数800亿，激活参数仅130亿，在效果比肩顶尖开源模型的同时，大幅降低推理延迟与计算开销。这意味着，开发者可以用更低门槛的方式获得更好的模型能力。

魔搭社区大模型生图API可视化UI

阶跃多模态再添一员：阶跃与 ACE Studio 联合开源音乐大模型 ACE-Step！

Qwen3开源发布：Think Deeper, Act Faster！社区推理、部署、微调、MCP调用实战教程来啦！

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