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。

大型语言模型（LLM）的架构设计是其性能的核心决定因素。从2017年Transformer架构的提出，到如今的稀疏注意力和混合专家模型，LLM架构经历了快速的演进。本文将全面探讨LLM基础架构的设计原理，深入分析Transformer的核心机制，详细介绍稀疏注意力、MoE等创新架构，并展望未来架构发展方向。通过数学推导和实践案例，为构建高效、强大的LLM提供全面指导。

在大型语言模型（LLM）时代，高效微调成为降低大模型应用门槛的关键技术。随着模型规模的不断扩大，传统的全参数微调方法面临着巨大的计算资源消耗和内存需求挑战。QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）作为一种创新的参数高效微调技术，以其独特的量化+低秩适应双重策略，成功地在大幅降低资源消耗的同时保持了接近全精度微调的性能。本文将深入剖析QLoRA的技术原理、实现细节、性能特点，并提供丰富的实践案例，帮助读者全面掌握这一2025年仍然广泛应用的高效微调方法。

今天，月之暗面正式发布 Kimi K2 模型，并同步开源。Kimi K2 是一款具备更强代码能力、更擅长通用 Agent 任务的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。

近日，Jina AI 正式发布 jina-embeddings-v4，一款全新的多模态向量模型，参数规模达到 38 亿，并首次实现了对文本与图像的同步处理。

Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架，帮助开发者高效构建基于大模型的 AI 应用。支持组件化设计、流式处理和可视化开发工具。

想训练一个专属的题库AI模型

在人工智能技术快速发展的今天，单一模态的语言模型已经无法满足日益复杂的应用需求。2025年，多模态大型语言模型(MLLM)的崛起标志着AI技术进入了一个新的发展阶段，特别是在图像理解与文本生成的结合方面取得了突破性进展。本文将深入剖析多模态LLM的技术原理、架构设计、性能评估及实际应用案例，探讨视觉-语言融合技术如何重塑AI应用的边界，以及在未来发展中面临的挑战与机遇。

近日，阿里研究团队联合中国人民大学和上海交通大学共同开源了WritingBench ——该评估基准覆盖6大领域、100个细分场景，共包含1239条评测数据，以期为生成式写作提供全面的评估。团队进一步发现，凭借思维链技术和动态评估体系的加持，基于Qwen开发的32B创作模型在创意型任务上表现接近顶尖模型R1，为高效能创作开辟了新路径。

继阿里的通义万相wan2.1模型之后，腾讯混元又出大招，重磅发布HunyuanVideo-I2V图生视频模型。

VideoFusion 是一款开源的AI视频剪辑工具，支持自动去除视频黑边、水印和字幕，提供批量处理、画质提升等功能，适合视频创作者和自媒体运营者使用。

本文整理了 OSDI 2024 和 SOSP 2024 中与大语言模型（LLM）推理优化相关的10篇论文，涵盖 Parrot、ServerlessLLM、dLoRA 等系统，提出的技术如 Chunked Prefill、Prefix-Caching、P/D分离等已被 vLLM 和 TensorRT-LLM 等主流推理引擎采用。这些研究解决了 LLM 推理中的冷启动延迟、资源分配、KV 缓存管理等问题，提升了推理性能和资源利用率。CodeFuse推理优化项目地址https://github.com/codefuse-ai/EasyDeploy

在大语言模型(LLM)部署的最后一公里，API接口的设计与安全性直接决定了模型服务的可用性、稳定性与用户信任度。随着2025年LLM应用的爆炸式增长，如何构建高性能、高安全性的REST API成为开发者面临的核心挑战。FastAPI作为Python生态中最受青睐的Web框架之一，凭借其卓越的性能、强大的类型安全支持和完善的文档生成能力，已成为LLM服务化部署的首选方案。

Botgroup.chat 是一款基于 React 和 Cloudflare Pages 的开源 AI 聊天应用，支持多个 AI 角色同时参与对话，提供类似群聊的交互体验。

Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架，帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用，支持多种工具和服务集成。

在大语言模型（LLM）部署的时代，如何高效地管理计算资源、应对动态负载并优化成本，成为了每个AI工程师必须面对的挑战。随着LLM应用的普及，用户请求模式变得日益复杂且难以预测，传统的静态资源配置方式已无法满足需求。Kubernetes作为云原生时代的容器编排平台，其强大的自动扩展能力为LLM部署提供了理想的解决方案。

在当今数据密集型应用和大模型部署的时代，批量推理已成为提升系统性能和资源利用率的关键技术。随着深度学习模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何高效地处理大量推理请求成为技术团队面临的重要挑战。传统的同步API调用方式在面对高并发、大规模数据处理时，往往会遇到响应延迟高、资源利用不充分等问题。异步API调用作为一种更高效的处理模式，通过非阻塞操作和并发处理能力，为批量推理场景提供了理想的解决方案。

本文介绍了基于ModelScope MCP协议的AI视频生成解决方案，涵盖核心机制解析、零代码工作流搭建、性能优化策略及全链路异常处理。通过统一上下文描述符抽象异构AI服务，实现图像生成、语音合成与视频剪辑的自动化编排。结合缓存优化与错误重试机制，大幅提升生成效率（如5分镜视频从91.7s降至22.4s）。最后展示《夏日海滩》生成案例，并探讨个性化风格迁移与商业场景集成等进阶方向，揭示零代码本质为服务、流程与资源的三层抽象。

随着通义万相Wan2.1 在社区的热度持续上涨，魔搭创空间的体验Demo（https://modelscope.cn/studios/Wan-AI/Wan-2.1）已经排起长队。

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。

DeepEP 是 DeepSeek 开源的首个专为混合专家模型（MoE）训练和推理设计的通信库，支持高吞吐量、低延迟通信，优化 NVLink 和 RDMA 网络性能。

Open Deep Research 是一个开源的 AI 智能体，支持多种语言模型，具备实时数据提取、多源数据整合和AI推理功能。

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。

在2025年的今天，大语言模型（LLM）已经成为人工智能领域的核心技术之一。从GPT-4到Llama 3.1，从专业领域应用到消费级产品，LLM正在以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。然而，这些强大模型的训练和部署背后，都离不开高性能计算硬件的支持，尤其是GPU（图形处理单元）的选择，往往直接决定了项目的可行性、效率和成本。

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。

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：

阶跃星辰开源新一代大模型 Step 3，采用 MoE 架构，参数量达 321B，激活参数 32B，平衡推理效率与资源利用，具备强大多模态能力，支持复杂推理与视觉分析，已在多个评测集取得领先成绩。

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。

魔搭社区的开源项目 DiffSynth-Studio 自推出以来，凭借其前沿的技术探索和卓越的创新能力，持续受到开源社区的高度关注与广泛好评。截至目前，该项目已在 GitHub 上斩获超过 8,000 颗星，成为备受瞩目的开源项目之一。作为以技术探索为核心理念的实践平台，DiffSynth-Studio 基于扩散模型（Diffusion Model），在图像生成和视频生成领域孵化出了一系列富有创意且实用的技术成果，其中包括 ExVideo、ArtAug、EliGen 等代表性模块。