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通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
Modelscope结合α-UMi：基于Modelscope的多模型协作Agent
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
快来与 CodeQwen1.5 结对编程
今天，来自 Qwen1.5 开源家族的新成员，代码专家模型 CodeQwen1.5开源！CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化，拥有 7B 参数的模型，其拥有 GQA 架构，经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练，共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面，CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率，并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。
大模型推理服务全景图
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
大模型无缝切换，QwQ-32B和DeepSeek-R1 全都要
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型，拥有320亿参数，性能媲美DeepSeek-R1（6710亿参数）。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行，并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换，涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外，还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能，帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题，提升大模型应用的稳定性和效率。
MCP 正当时：FunctionAI MCP 开发平台来了！
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
【AAAI 2024】MuLTI：高效视频与语言理解
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
适合假期自学一战成名的必看秘籍-五板斧打造AgentScope应用
本文写给有一定编程基础的学习者，得以入门 源码级 开发Agentscope应用，并上线创空间，参加AgentScope的应用开发挑战赛。
