跨模态微调是指在预训练的多模态模型（如CLIP）基础上，针对特定任务进行的参数调整过程。与单一模态微调不同，跨模态微调需要同时考虑文本和图像两种模态之间的交互与对齐，这使得整个优化过程更加复杂但也更具潜力。

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。

今天，Qwen团队发布了一系列展示 Qwen2.5-VL 用例的Notebook，包含本地模型和 API 的使用。

本文探讨了Qwen2.5大模型在车险理赔领域的应用，特别是通过微调模型来优化理赔流程、提高反欺诈能力。文章介绍了车险理赔的数据特点和业务流程，展示了如何准备数据、微调模型，并进行了模型评估和部署的示例。通过这些方法，Qwen2.5能够显著提升理赔效率和准确性，减少人工干预。

低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy，简称BLE）是一种无线通信技术，专为低功耗应用设计。它在保持蓝牙无线连接的同时，大幅降低了能耗，适用于各种小型设备和传感器，如智能手环、健康监测器等。

随着大语言模型(LLM)规模的不断增长，模型参数量已从最初的数亿扩展到数千亿甚至万亿级别。这种规模的模型在推理过程中面临着巨大的计算和内存挑战，即使在最先进的硬件上也难以高效部署。剪枝优化作为一种有效的模型压缩技术，通过移除冗余或不重要的参数，在保持模型性能的同时显著减少计算资源需求。

在当今大语言模型（LLM）蓬勃发展的时代，许多组织和个人面临着一个共同的挑战：如何在无互联网连接的环境中高效部署和使用LLM？这一需求源于多方面的考量，包括数据安全、隐私保护、网络限制、极端环境作业等。2025年，随着企业对数据主权意识的增强和边缘计算的普及，离线LLM部署已成为AI应用落地的关键场景之一。

在2025年的大模型(LLM)开发实践中，实时监控已成为确保模型训练效率和生产部署稳定性的关键环节。与传统软件开发不同，LLM项目面临着独特的监控挑战

2025年10月，IROS （智能机器人与系统国际会议）期间，上海人工智能实验室（上海AI实验室）将举办物理世界中的多模态机器人学习研讨会，IROS 2025“桃源”与真实世界机器人学习挑战赛（机器人学习挑战赛）现已启动报名，欢迎全球创新者与挑战者参加。

MoBA 是一种新型注意力机制，通过块稀疏注意力和无参数门控机制，显著提升大型语言模型在长上下文任务中的效率。

MiniCPM-o 2.6 是 MiniCPM-o 系列的最新、性能最佳模型。该模型基于 SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M 和 Qwen2.5-7B 构建，共 8B 参数，通过端到端方式训练和推理。相比 MiniCPM-V 2.6，该模型在性能上有了显著提升，并支持了实时语音对话和多模态流式交互的新功能。

DashInfer-VLM是一个针对于视觉多模态大模型VLM的推理架构，特别优化了Qwen VL模型的推理加速，DashInfer-VLM和其他的VLM的推理加速框架最大的区别是， 它把VIT部分和LLM部分进行了分离，并且VIT和LLM的运行是并行运行，不互相干扰。

在大语言模型（LLM）的生产环境部署中，系统的可靠性和稳定性至关重要。随着LLM应用场景的不断扩展，从简单的文本生成到复杂的多模态交互，用户对服务可用性和响应质量的要求也日益提高。据2025年最新的AI服务可用性报告显示，顶级AI服务提供商的SLA（服务级别协议）承诺已达到99.99%，这意味着每年的计划外停机时间不得超过52.56分钟。

在大语言模型（LLM）的微调过程中，高质量的标注数据是模型性能提升的关键因素。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益多样化，如何高效、准确地创建大规模标注数据集成为了研究者和工程师面临的重要挑战。众包与自动化标注技术的结合，为解决这一挑战提供了可行的方案。

近期，Qwen 发布了 QwQ-32B - 一个在许多基准测试中性能可与 DeepSeek-R1 相媲美的推理模型。

阿里Qwen2.5大模型开源免费，适合编程应用。在Ollama平台下载时，推荐选择带有“cline”字样的Qwen2.5-Coder版本，仅需额外下载适配文件，无需重复下载模型文件。Ollama环境永久免费，配置简单，效果出色，适合开发者使用。

在大型语言模型（LLM）的训练过程中，数据质量直接决定了模型的性能上限。即使拥有最先进的模型架构和训练算法，如果没有高质量的训练数据，也难以训练出优秀的语言模型。Common Crawl作为目前互联网上最大的公开网络爬虫数据集之一，为LLM训练提供了宝贵的资源。然而，从原始的Common Crawl数据中提取高质量的训练素材并非易事，需要经过严格的过滤和清洗。本文将全面探讨Common Crawl数据集的特性、过滤策略的设计原则、以及2025年最新的过滤技术，为构建高质量的LLM训练语料提供系统指导。

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。

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。

很高兴地向大家宣布，ModelScope FlowBench 客户端迎来重大功能升级！ 本次更新不仅正式支持了视频节点功能，还新增了图像编辑与IC-Light智能打光等实用功能，同时对多个图像处理节点进行了深度优化和扩展。现在，您只需在 FlowBench 中轻松串联节点，即可使用 Wan2.1/Wan2.2、Qwen-Image-Edit、FLUX Kontext、IC-Light等强大模型，轻松实现创意内容的生成与编辑。 无论你是内容创作者、视觉设计师，还是AI技术爱好者，这次更新都将为你打开全新的创作边界。

TL;DR：很多 AI Agent 被困在受限且一刀切的沙箱内，而 MuleRun 是全球首个通过提供可完全自定义且持久化的 Agent Runtime 来解决这一问题的平台——即你可以定义操作系统、访问原生软件、跨会话保留状态并分配硬件资源。这让你能打造真正的“数字化工人”，而不仅仅是受限的聊天机器人。

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。

今天，小米开源发布两款 7B 规模视觉-语言模型 MiMo-VL-7B-SFT 和 MiMo-VL-7B-RL。

通义万相2.1首尾帧模型开源！细节真实生动+过渡丝滑，指令遵循表现出色！