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。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理、多模态理解等领域展现出惊人的能力。然而，将这些模型从实验室环境部署到实际生产系统中，面临着诸多挑战。根据2025年最新研究数据，大模型部署的主要挑战包括：

蚂蚁 AntV 团队推出可视化图表 MCP 插件，支持 25+ 种图表类型，涵盖统计图、关系图及地图标注、路径地图等，用户只需输入文本即可生成炫酷图表，大幅简化数据可视化流程，提升数据展示效率。

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了前所未有的成功，但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型（如GPT-4或LLaMA 3）可能包含数千亿甚至万亿参数，需要数百GB甚至TB级的存储空间，并且在推理时需要大量的计算资源。这种规模使得这些模型难以在边缘设备、移动设备甚至资源有限的云服务器上部署和使用。

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。

在大型语言模型（LLM）的发展历程中，我们见证了模型从简单的文本生成工具，逐渐演变为能够理解复杂指令、进行多轮对话、甚至展示创造性思维的智能系统。然而，这一进化并非仅仅依靠模型规模的增大和数据量的增加，更重要的是训练方法的创新。其中，人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）作为一种革命性的训练范式，在2022年随着ChatGPT的问世而广受关注，并在随后的GPT-4、Claude、Gemini等先进模型中得到广泛应用。

本文介绍了如何利用“扣子”平台创建资源，通过可视化工作流处理并分析文档、表格、PDF等内容，帮助用户快速获取文件核心信息。内容涵盖登录、资源创建、工作流配置及运行操作，适用于多种文件格式，如CSV、Excel、PDF等。

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：📟4924个模型，📁357个数据集，🎨99个创新应用，📄 9篇内容：

pdf-craft是一款专注于处理扫描书籍PDF的开源工具，能精准提取正文内容并转换为Markdown/EPUB格式，通过AI算法解决跨页连贯性问题，是学术研究和电子书制作的利器。

近日，通义实验室MobileAgent团队正式开源全新图形界面交互基础模型 GUI-Owl，并同步推出支持多智能体协同的自动化框架 Mobile-Agent-v3。该模型基于Qwen2.5-VL打造，在手机端与电脑端共8个GUI任务榜单中全面刷新开源模型性能纪录，达成全平台SOTA。

FlowBench 是由 ModelScope x Muse 团队打造的一站式 AI 工作流创作平台，现已开启全面公测。该平台以工作流为核心，支持本地与云端资源协同运行，面向开发者、设计师及 AI 创作者提供高效、稳定、易用的可视化创作体验。FlowBench 原生支持 QwenImage 图像生成模型，最低仅需 8GB 显存即可实现本地生图，并支持多 LoRA 融合、多图批量生成等强大功能。用户可在 Mac 和 Windows 系统下载使用，同时享受云端与本地自由切换带来的灵活体验。公测期间，FlowBench 团队将持续优化功能，推出更多创新特性，助力用户开启高效 AI 创作之旅。

在大规模语言模型（LLM）的训练过程中，评估模型性能是一个至关重要但常被简化处理的环节。2025年的研究表明，仅依赖单一指标（如困惑度）来判断模型质量已经无法满足复杂应用场景的需求。困惑度作为语言模型训练中最核心的评估指标，其与下游任务表现之间的关系远比直觉更复杂。本文将深入剖析困惑度的数学原理、计算方法、优化策略，以及其与各类下游任务表现的相关性分析，为大规模语言模型的训练优化提供全面的技术指导。

MinerU是由上海人工智能实验室OpenDataLab团队开发的开源智能数据提取工具，专长于复杂PDF文档的高效解析与提取。它能够将含有图片、公式、表格等多模态内容的PDF文档转化为Markdown格式，同时支持从网页和电子书中提取内容，显著提升了AI语料准备的效率。MinerU具备高精度的PDF模型解析工具链，能自动识别乱码，保留文档结构，并将公式转换为LaTeX格式，广泛适用于学术、财务、法律等领域。

在2025年，大型语言模型（LLM）已成为企业数字化转型的核心驱动力，但随之而来的安全挑战也日益严峻。数据显示，全球每月监测到超过50万次针对大语言模型的越狱攻击，这些攻击利用LLM的"黑箱"特性和自主生成能力，突破了传统安全边界。特斯拉自动驾驶系统因对抗性贴纸导致12%测试场景意外加速、加拿大航空聊天机器人误导票价信息被勒令退款、韩国初创公司因AI数据泄露被罚9.3万美元、谷歌Bard曾因错误信息导致市值缩水1000亿美元等真实案例，都凸显了LLM安全的重要性

最近，通义灵码上线 MCP（ModelScope Cloud Platform）功能，从之前代码生成及修改的基础功能，到可以使用MCP服务连接更多功能，开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署

Qwen于近日发布了Qwen3系列模型，包含了各个不同规格的Dense模型和MoE模型。开源版本中，Dense模型基本沿用了之前的模型结构，差别之处在于对于Q和K两个tensor增加了RMSNorm；MoE模型去掉了公共Expert，其他结构基本与前一致。在模型大小上，涵盖了从0.6B到32B（Dense）和235B（MoE）不同的尺寸。

在大型语言模型（LLM）时代，提示工程（Prompt Engineering）已成为释放模型潜力的关键技能。其中，Few-Shot Prompting作为一种强大的技术，通过提供少量高质量的示例，显著提升模型在复杂任务上的性能。2025年，随着模型规模和能力的持续增长，Few-Shot Prompting技术也在不断演进，从简单的示例提供发展到更加精细化的优化策略。

在2025年的大模型生态中，高效的服务部署技术已成为连接模型能力与实际应用的关键桥梁。随着大模型参数规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何在有限的硬件资源下实现高性能、低延迟的推理服务，成为了所有大模型应用开发者面临的核心挑战。

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