ReasonGraph是一款开源的可视化分析工具，能将大语言模型的复杂推理过程转化为直观图表，支持50+主流模型和多种推理方法，帮助开发者快速理解AI思考逻辑并优化模型表现。

3月14日，创造出病毒级虚拟助手 Maya 的Sesame团队开源了他们的语音生成模型 CSM-1b，可根据文本和音频输入生成 RVQ 音频代码。这意味着，我们每个人都可以0成本拥有一个真正的AI伴侣了，甚至可以自己动手搭建、测试和改进模型。

Evo 2 是一款由 Acr 研究所、英伟达和斯坦福大学联合开发的 DNA 语言模型，可处理长达百万碱基对的序列，支持基因组设计、变异预测及合成生物学研究。

2025外滩大会，全来店联合蚂蚁百宝箱发布餐饮AI智能体，打造“AI点餐吧”。依托百灵大模型，实现一句话点餐、个性化推荐、精准营销与连锁管控，重构智慧餐饮服务链，推动行业降本增效，开启消费新体验。

在人工智能领域的快速发展中，多模态融合已成为突破单一模态限制、实现更全面智能理解的关键技术方向。人类理解世界的方式天然是多模态的——我们同时通过视觉、听觉、语言等多种感官获取信息并进行综合分析。例如，在餐厅点餐时，我们会同时处理菜单上的图片、服务员的介绍和菜品的文字描述，最终做出决策。这种自然的多模态信息整合能力，正是人工智能系统长期以来努力追求的目标。

随着大型语言模型(LLM)的快速发展，模型规模呈指数级增长，从最初的数亿参数到如今的数千亿甚至万亿参数。这种规模扩张带来了惊人的能源消耗和训练成本，同时也给部署和推理带来了巨大挑战。2025年，大模型的"瘦身"已成为行业发展的必然趋势。本文将深入剖析大模型压缩与量化的核心技术、最新进展及工程实践，探讨如何通过创新技术让大模型在保持高性能的同时实现轻量化部署，为企业和开发者提供全面的技术指导。

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）规模的不断扩大，从早期的BERT（数亿参数）到如今的GPT-4（万亿级参数），单卡训练已经成为不可能完成的任务。分布式训练技术应运而生，成为大模型开发的核心基础设施。2025年，分布式训练技术已经发展到相当成熟的阶段，各种优化策略和框架不断涌现，为大模型训练提供了强大的支持。

字节跳动 Seed 团队正式发布了 Seed-OSS 系列开源大型语言模型，提供强大的长上下文、推理、代理和通用功能，以及对开发者友好的多功能特性。

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

🙋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

7月28日晚，智谱带来新一代旗舰模型——GLM-4.5！GLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量，其中 320 亿活跃参数；GLM-4.5-Air 采用更紧凑的设计，拥有 1060 亿总参数量，其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力，以满足智能体应用的复杂需求。

近日，趣丸千音（All Voice Lab）MCP正式首发上线魔搭社区。用户只需简单文本输入，即可调用视频翻译、TTS语音合成、智能变声、人声分离、多语种配音、语音转文本、字幕擦除等多项能力。

VLM-R1 是基于强化学习技术的视觉语言模型，通过自然语言指令精确定位图像目标，支持复杂场景推理与高效训练。

LazyLLM 是一个低代码开发平台，可帮助开发者快速构建多智能体大语言模型应用，支持一键部署、跨平台操作和多种复杂功能。

Ola 是由清华大学、腾讯 Hunyuan 研究团队和新加坡国立大学 S-Lab 合作开发的全模态语言模型，支持文本、图像、视频和音频输入，并具备实时流式解码功能。

微软研究院的最新成果——Phi-4来啦！近日，微软公布了Phi家族的最新一代模型Phi-4的技术报告，模型同步开源，Phi-4建立在合成数据集、过滤后的公共领域网站数据以及获得的学术书籍和问答数据集的基础上，训练数据量为9.8 T tokens, 目标是确保小模型使用专注于高质量和高级推理的数据进行训练。

魔搭 DiffSynth-Studio 团队携手知名创作者麦橘MERJIC，正式开源全新 AI 图像生成模型——Face-to-Photo！该模型基于 Qwen-Image-Edit，采用 LoRA 的模型结构，专为人脸图像生成而优化，将一张普通的人脸照片转化…

2025年10月，ModelScope密集发布多模态与大模型更新，并上线国际站、科学智能专区及AIGC工具FlowBench，加速开源生态发展。

随着大语言模型（LLM）在各行业的广泛应用，安全问题日益凸显。从提示注入攻击到恶意输出生成，从知识产权保护到内容溯源，LLM安全已成为部署和应用过程中不可忽视的关键环节。在2025年的LLM技术生态中，输入过滤和输出水印已成为两大核心安全技术，它们共同构建了LLM服务的安全防护体系。

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。

在大语言模型（LLM）部署的生产环境中，有效的监控系统是确保服务稳定性、可靠性和性能的关键。随着LLM模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，传统的监控手段已难以满足需求。Prometheus作为当前最流行的开源监控系统之一，凭借其强大的时序数据收集、查询和告警能力，已成为LLM部署监控的首选工具。

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。

在大语言模型(LLM)时代，与AI系统的交互方式正经历着一场深刻变革。从简单的指令式对话到复杂的角色扮演，人类与AI的互动边界不断拓展。其中，角色提示(Role Prompting)作为一种强大的提示工程技术，正逐渐成为释放LLM潜能的关键方法。通过为模型赋予特定身份，我们能够引导其以更符合预期的风格和专业度生成内容，显著提升交互体验和任务完成质量。

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：

在2025年的大模型时代，微调技术已经成为将通用大语言模型（LLM）适配到特定领域和任务的核心技术手段。随着模型规模的不断膨胀——从早期的数十亿参数到如今的数千亿甚至万亿参数，如何在有限的计算资源下高效地微调大模型，成为AI工程师面临的关键挑战。本文将深入探讨两种主流的微调方法：全参数微调和LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩适应微调，从原理、技术实现、资源需求、性能表现等多个维度进行全面对比分析，帮助读者在实际项目中做出最优的技术选择。

大家好，今天阶跃星辰正式发布最强开源端到端语音大模型 Step-Audio 2 mini，该模型在多个国际基准测试集上取得 SOTA 成绩。

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。

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。

今天，DeepSeek R1 开源发布了其“小版本”升级——DeepSeek-R1-0528。

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！

阿里云Quick BI是一款企业级智能BI工具，融合大模型技术实现自然语言交互、自动化洞察与预测分析。支持多源数据接入，提供50+图表类型及行业模板，助力敏捷业务分析与AI增强决策。相比Tableau、Power BI等竞品，Quick BI以云原生低成本和通义大模型优势脱颖而出，适用于零售、金融等领域，推动数据民主化与智能化转型。推荐已使用阿里云生态的企业采用，分阶段推广功能以最大化价值。