嗯，写点东西记录一下转大模型的经历。

魔搭ModelScope本期社区进展：1066个模型，153个数据集，125个创新应用，13篇内容

由新加坡国立大学Show Lab的Lingmin Ran和Mike Zheng Shou提出，TPDiff是一个创新的视频扩散模型框架，针对视频生成的高计算需求问题，通过分阶段逐步提高帧率优化了训练和推理效率。核心贡献包括提出“时间金字塔”方法和阶段式扩散训练策略，实验表明训练成本降低50%，推理效率提升1.5倍。

TrajectoryCrafter 是腾讯与香港中文大学联合推出的单目视频相机轨迹重定向技术，支持后期自由调整视频的相机位置和角度，生成高质量的新型轨迹视频，广泛应用于沉浸式娱乐、创意视频制作等领域。

IMAGPose 是南京理工大学推出的用于人体姿态引导图像生成的统一条件框架，解决了传统方法在姿态引导的人物图像生成中的局限性，支持多场景适应、细节与语义融合、灵活的图像与姿态对齐以及全局与局部一致性。

随着共建“一带一路”进入高质量发展阶段，全球开发者对于多语言模型训练的需求不断增长，上海AI实验室联合大模型语料数据联盟成员发布了“万卷·丝路”多语言预训练语料库，为多语言大模型训练提供高质量数据支撑，助力全球开发者构建跨语言智能工具与应用。

FlashMLA 是 DeepSeek 开源的高效 MLA 解码内核，专为 NVIDIA Hopper 架构 GPU 优化，支持 BF16 精度和页式 KV 缓存，适用于大语言模型推理和自然语言处理任务。

网络和科技的进步以及人们生活条件的提高都让计算机技术越来越平民化，深入日常生活中。网络更是成为生活的必备条件，大到国家单位、科研项目，小到大街小巷都充斥着网络的身影。在日常办公中，计算机起到了文字编辑、打印、信息检索、统计等的作用。使用计算机可以使日常繁杂的信息进行科学的加工，使信息变得更加的有序、可利用。计算机技术已成为热门。 正是因为网络、科技、计算机技术使现代人的生活和工作变得便利、轻松，给实体行业带来了巨大的冲击。人才招聘的日常工作也遇到了前所未有的挑战。现如今，对于招聘的管理有很多的局限性，究其原因是因为招聘管理的根本是信息的运动。在新时代的环境下，传统的管理方式不再满足用户的需求，

在数字化时代，新闻信息的指数级增长使得从海量文本中提取和整理历史事件的时间线变得至关重要。为了应对这一挑战，阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的中断者提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CH RONOS，源自希腊神话中的时间之神柯罗诺斯，该框架通过迭代多轮的自我提问方式，结合检索增强生成技术，从互联网上检索相关事件信息，并生成时间顺序的新闻摘要，为新闻时间线摘要生成提供了一种全新的解决方案。

近年来，人工智能（AI）领域尤其是自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，正在深刻改变着各行各业的运作模式。从智能客服到内容生成，从自动翻译到智能搜索，NLP技术的广泛应用使得语言模型在全球范围内的重要性日益凸显。与此密切相关的预训练模型（Pre-trained Models），凭借在海量数据上的训练积累了丰富的知识，成为NLP技术进步的核心支柱。然而，预训练模型的成功在很大程度上依赖于其背后数据集的质量。

近年来，生成式语言模型（GLM）的飞速发展正在重塑人工智能领域，尤其是在自然语言处理、内容创作和智能客服等领域展现出巨大潜力。

你是否想过自己也能动手搭建一个AI应用？现在，这个目标触手可及！

神经网络正越来越多地朝着使用大数据训练大型模型的方向发展，这种解决方案在许多任务中展现出了卓越的性能。然而，这种方法也引入了一个迫切需要解决的问题：当前的深度学习模型基于串行计算，这意味着随着网络层数的增加，训练和推理时间也会随之增长。

魔搭ModelScope本期社区进展：1039个模型，128个数据集，63个创新应用，6篇内容。

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