“NoSuchElementException”是Java编程中常见的异常之一，通常发生在尝试从集合或迭代器中获取不存在的元素时。本文将介绍该异常的原因、常见场景及解决方法，帮助开发者有效应对这一问题。

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。

在大型语言模型快速发展的今天，自我监督学习已成为训练高质量模型的核心技术。然而，传统的掩码语言建模（MLM）和因果语言建模（CLM）方法存在一些局限性，如计算效率低下和上下文利用不充分等问题。对比学习作为一种新兴的自我监督学习范式，通过学习相似性和差异性来提取数据的内在表示，为语言模型预训练提供了新的思路。

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。

目前，大多数成功的 强化学习 工作，包括开源研究，都依赖于相对较大的基础模型，例如 32B 模型，特别是在增强代码推理能力方面。业内普遍认为在一个小模型中同时提升数学和代码能力是具有挑战性的。然而，小米MiMo研究团队相信 RL 训练的推理模型的有效性取决于基础模型固有的推理潜力。为了完全解锁语言模型的推理潜力，不仅需要关注后训练，还需要针对推理定制预训练策略。

MoneyPrinterTurbo 是一款功能强大的 AI 工具，支持通过主题或关键词自动生成视频文案、素材、字幕与背景音乐，并合成高清短视频，适合批量生成与多语言支持。

Magma 是微软研究院开发的多模态AI基础模型，结合语言、空间和时间智能，能够处理图像、视频和文本等多模态输入，适用于UI导航、机器人操作和复杂任务规划。

Airweave 是一个开源工具，能够将应用程序的数据同步到图数据库和向量数据库中，实现智能代理检索。它支持无代码集成、多租户支持和自动同步等功能。

VideoLLaMA3 是阿里巴巴开源的多模态基础模型，专注于图像和视频理解，支持多语言生成、视频内容分析和视觉问答任务，适用于多种应用场景。

本文探讨了如何通过模拟人类的思维过程来提升大模型的推理和规划能力。文章从人类的思维模式入手，分析了人类在面对复杂问题时的“增-减”信息循环，提出了通过增加相关信息和减少噪声来降低信息熵的方法。文章还讨论了如何生成逻辑自洽的推理路径，并通过实例说明了多结论问题的处理方法。最后，文章指出，通过现有的大模型进行针对性微调，可以逐步强化数据，提升模型的推理和规划能力。

在当今大语言模型（LLM）的广泛应用中，模型的鲁棒性问题日益凸显。对抗性攻击通过在输入中添加微小但精心设计的扰动，能够误导模型产生错误输出，这对依赖LLM的关键系统构成了严重威胁。噪声鲁棒微调作为提升模型抵抗对抗攻击能力的重要技术，正成为大模型安全性研究的核心方向之一。

在全球化日益深入的今天，大型语言模型（LLM）的多语言能力已成为其核心竞争力之一。随着企业和开发者将AI应用推广到不同语言区域，如何设计适配各文化背景的提示词，确保模型输出既准确又符合目标语言使用者的文化习惯，已成为提示工程领域的重要挑战。文化适配的多语言提示设计不仅涉及简单的语言翻译，更需要深入理解目标文化的思维模式、表达习惯、价值观和禁忌，通过精心设计的提示策略，引导LLM生成真正贴合当地文化语境的内容。

随着大型语言模型(LLM)在各个领域的广泛应用，确保其安全性和可靠性已成为技术社区关注的焦点。2024-2025年，随着LLM能力的不断增强，其潜在风险也日益凸显。有害内容的生成和传播不仅可能造成社会危害，还会对企业和用户带来严重的法律和声誉风险。因此，构建强健的内容过滤机制已成为LLM应用部署的必要条件。

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：1698个模型，216个数据集，103个创新应用， 7 篇内容

本文介绍了基于阿里云 RDS OpenAPI 实现的 MCP Server（Model Context Protocol Server）架构与开发实践。该中间件使大语言模型（LLM）可通过自然语言调用 RDS 服务，实现数据库实例的创建、查询、配置等操作。通过 OpenAPI 接入、SQL 执行与大模型交互三大模块的协同工作，MCP Server 实现了 AI 助手对云数据库的自动化管理，提升易用性与安全性。

本项目基于ArkUI-X框架，将鸿蒙（HarmonyOS）下的新闻热搜聚合App无缝迁移至iOS平台。采用ArkUI开发，结合@kit.NetworkKit实现网络请求，利用@ObservedV2与@Trace装饰器进行数据绑定，适配iOS界面布局与权限配置，完成跨平台热榜应用构建。

MiniMax最新发布了全球首个开源大规模混合架构的推理模型——MiniMax-M1！

本文介绍了在通义点金平台搭建知识库时遇到的表格解析问题及解决方案。问题表现为表格数据被独立存储为chunk，缺少前后说明文字和表名信息，导致大模型回答错乱。解决方法是通过API将前后chunk内容合并到table类型的chunk中，补充表名和说明信息。具体步骤包括获取文档chunk列表、按顺序排序、修订table类型chunk并更新。示例展示了修订前后效果，同时说明了点金平台近期更新对部分问题的优化情况。

近期，字节跳动Seed推出了 BAGEL—— 一个开源的多模态理解和生成础模型，具有70亿个激活参数（总共140亿个），并在大规模交错多模态数据上进行训练。

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

阶跃星辰联合光影焕像开源 3D 大模型 Step1X-3D，高保真+可控！