VLM-R1 是基于强化学习技术的视觉语言模型，通过自然语言指令精确定位图像目标，支持复杂场景推理与高效训练。

特别介绍`graphrag-practice-chinese`项目，这是一个针对中文优化的GraphRAG应用实例，通过改进文本切分策略、使用中文提示词及选择更适合中文的模型等手段，显著提升了处理中文内容的能力。项目不仅包括详细的搭建指南，还提供了《红楼梦》全文的索引构建与查询测试示例，非常适合个人学习和研究。

在2025年，大型语言模型（LLM）的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数，训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式策略，从基础的数据并行到最先进的ZeRO优化技术，为读者提供全面且实用的技术指南。

在当今数字化转型的浪潮中，混合云架构已成为企业IT基础设施的重要组成部分。截至2025年第一季度，全球云基础设施市场由三大云服务提供商主导：亚马逊云服务（AWS）占29%市场份额，微软Azure占22%，谷歌云平台（GCP）占12%。这三大提供商合计占据全球云市场约63%的份额。在这种情况下，企业越来越多地采用混合云策略，尤其是同时使用AWS和GCP这两个领先平台。

在当今人工智能领域，提示工程（Prompt Engineering）已成为释放大语言模型（LLM）潜能的关键技术。随着LLM规模和能力的不断增长，如何设计高效、精确的提示词成为研究和应用的焦点。然而，传统的手工提示工程面临着巨大挑战

今天，面壁智能正式开源 8B 参数的面壁小钢炮 MiniCPM-V 4.5 多模态旗舰模型，成为行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型，看得准、看得快，看得长！高刷视频理解、长视频理解、OCR、文档解析能力同级 SOTA，且性能超过 Qwen2.5-VL 72B，堪称最强端侧多模态模型。

DeepSeek-R1的爆火让更多开发者注意到模型蒸馏技术——这种让小模型也能"开小灶"习得大模型知识精华的秘诀。今天我们就用Qwen2.5-1.5B小模型（相当于AI界的初中生）来进行实践！

随着大语言模型的发展，参数量逐渐扩大，大语言模型的训练和运行通常需要大量的计算资源，这也限制了大语言模型在一些场景尤其是端侧的应用，所以，探索剪枝，蒸馏等量化方式，已经成为大语言模型研究的一个重要方向。

近期，Meta推出了Llama 4系列的首批模型： Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick。

Crack Coder 是一款开源的隐形 AI 辅助工具，专为技术面试设计，支持多种编程语言，提供实时编程问题解决方案，帮助面试者高效解决问题。

FacePoke是一款基于AI技术的开源实时面部编辑工具，支持通过拖拽操作调整头部朝向和面部表情，适用于多种场景。

AutoAgents 是基于大型语言模型的自动智能体生成框架，能够根据用户设定的目标自动生成多个专家角色的智能体，通过协作完成复杂任务。支持动态生成智能体、任务规划与执行、多智能体协作等功能。

Tarsier2 是字节跳动推出的大规模视觉语言模型，支持高质量视频描述、问答与定位，在多个视频理解任务中表现优异。

在大语言模型（LLM）时代，模型合并技术正在成为高效整合不同模型能力的关键方法。随着开源模型的爆发式增长，如何在不进行昂贵的重新训练的情况下，将多个专用模型的知识整合到一个统一模型中，成为了研究和工业界的重要课题。Task Arithmetic作为一种新兴的模型合并方法，通过向量操作实现权重融合，为这一挑战提供了创新解决方案。

2025年，自监督学习已成为大型语言模型（LLM）训练的核心范式，其中因果语言建模（Causal Language Modeling, CLM）作为GPT系列模型的基础训练目标，展现出了卓越的生成能力和下游任务迁移性能。与掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）不同，因果语言建模专注于预测序列中的下一个词元，这种训练方式自然地适应了自回归生成的需求，为文本生成、对话系统等任务奠定了坚实基础。

在大型语言模型（LLM）的开发与部署过程中，内存溢出（Out of Memory，简称OOM）错误和性能瓶颈问题是开发者经常面临的两大挑战。随着模型规模的不断扩大（从最初的BERT、GPT-2到现在的GPT-4、Claude 3等千亿甚至万亿参数的模型），这些问题变得更加突出。据2025年最新的开发者调查报告显示，超过78%的LLM开发者在模型训练或推理过程中遇到过OOM错误，而性能瓶颈则影响了约65%的生产环境部署。

在大语言模型（LLM）应用中，提示工程已成为提升模型性能和控制输出的关键技术。然而，随着模型能力的增强和应用场景的复杂化，提示文本往往变得冗长，导致token消耗急剧增加。这不仅直接影响到API调用成本，还可能超出模型的上下文窗口限制，特别是在使用GPT-4、Claude 3等大模型时，每1000个token的成本可能高达数美分。对于需要频繁交互或批量处理的应用场景，如客服系统、内容生成平台或自动化工作流，token消耗的优化就显得尤为重要。

字节跳动 Seed 团队正式发布了 Seed-OSS 系列开源大型语言模型，提供强大的长上下文、推理、代理和通用功能，以及对开发者友好的多功能特性。

2025魔搭开发者大会！来了！

生成式模型在文本生成图片等领域的快速发展，为社区带来了日新月异的诸多文生图模型。

面壁智能重磅推出MiniCPM 4.0 ——一个极致高效的端侧大模型，通过其 CPM.cu 自研推理框架，可实现220倍极致的速度提升，5 倍常规提速。

本文介绍了一款基于微信小程序的校园二手物品交易平台的开发与实现。该平台采用Java语言开发服务端，使用MySQL数据库进行数据存储，前端以微信小程序为载体，支持管理员和学生两种角色操作。管理员可管理用户、商品分类及信息、交易记录等，而学生则能注册登录、发布购买商品、参与交流论坛等。系统设计注重交互性和安全性，通过SSM框架优化开发流程，确保高效稳定运行，满足用户便捷交易的需求，推动校园资源共享与循环利用。

昆仑万维推出的Mureka V6 AI音乐创作基座模型，支持10种语言歌词生成和纯音乐创作，通过自研ICL技术实现声场优化，覆盖爵士/电子/流行等多元风格，为音乐爱好者和专业创作者提供高效工具。

ReCamMaster 是由浙江大学与快手科技联合推出的视频重渲染框架，能够根据用户指定的相机轨迹重新生成视频内容，广泛应用于视频创作、后期制作、教育等领域，提升创作自由度和质量。

Transfermor架构与生俱来的二次计算复杂度，及其所带来的上下文窗口瓶颈，一直为业界所关注。此前，MiniMax开源了MiniMax-01系列模型，采用创新的线性注意力架构，使得模型能够在100万个token长度的上下文窗口上进行预训练；而在推理时，实现了高效处理全球最长400万token的上下文，是目前最长上下文窗口的20倍。

URO-Bench 是一款专为端到端语音对话模型设计的全面基准测试工具，涵盖多语言、多轮对话、副语言信息等多维度任务，帮助开发者全面评估模型性能。