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2025年的AI生态系统中，通用大语言模型（LLM）如ChatGPT、LLaMA 3、Claude 3等已经展现出惊人的通用能力。然而，当面对特定行业或场景的专业需求时，通用模型往往表现出局限性：术语理解不准确、领域知识不足、任务适配性差等问题。这正是模型定制与微调技术应运而生的背景。

在大语言模型（LLM）的微调过程中，数据质量与数量往往是决定最终性能的关键因素。然而，获取高质量、多样化且标注准确的训练数据却常常面临诸多挑战：数据标注成本高昂、领域特定数据稀缺、数据分布不均等问题都会直接影响微调效果。在这种背景下，数据增强技术作为一种能够有效扩充训练数据并提升其多样性的方法，正发挥着越来越重要的作用。

🙋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：

AI生成的视频音效，已经可以用于视频制作了。

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。

近日，趣丸千音（All Voice Lab）MCP正式首发上线魔搭社区。用户只需简单文本输入，即可调用视频翻译、TTS语音合成、智能变声、人声分离、多语种配音、语音转文本、字幕擦除等多项能力。

近期，字节跳动Seed推出了 BAGEL—— 一个开源的多模态理解和生成础模型，具有70亿个激活参数（总共140亿个），并在大规模交错多模态数据上进行训练。

随着大模型技术的快速发展，业界的关注点正逐步从模型训练往模型推理 转变。这一转变不仅反映了大模型在实际业务中的广泛应用需求，也体现了技术优化和工程化落地的趋势。

Ollama Deep Researcher 是一款完全本地化的网络研究助手，可使用Ollama托管的任何 LLM 。输入一个主题，它将生成网络搜索查询，收集网络搜索结果（默认通过Tavily），总结网络搜索结果，反思总结以检查知识差距，生成新的搜索查询以解决差距，搜索并改进总结，循环次数由用户定义。它将为用户提供最终的 markdown 摘要，其中包含所有使用的来源。

本文介绍了一款大学生就业平台微信小程序的开发过程，涵盖开发环境、系统设计、实现与测试等方面。该小程序基于微信平台特性，采用MYSQL数据库存储数据，确保系统稳定与安全，同时满足学生、企业和管理员不同权限用户的功能需求。通过简化操作流程，实现了招聘信息查看、简历投递等实用功能，旨在为用户提供便捷高效的求职体验，符合“操作简单，功能实用”的设计理念。

AppAgentX 是西湖大学推出的新型自我进化式 GUI 代理框架，通过记忆和进化机制提升智能手机交互的效率和智能性，支持复杂任务和跨应用操作，显著优于现有方法。

对于免费源码资源，可访问GitHub、GitLab、SourceForge等开源平台，或通过开发者论坛、博客获取。同城搭子系统源码涉及社交、活动管理等功能，建议从开源社区搜索或购买商业源码。多人语音聊天源码较复杂，可在GitHub等平台搜索开源项目，或使用第三方SDK。务必注意版权、安全及技术支持。

AgentSociety 是清华大学推出的基于大语言模型的社会模拟器，通过构建类人心智的智能体模拟复杂社会行为，适用于政策沙盒测试、危机预警等场景。

Praison AI 是一个开源的多智能体框架，支持低代码创建和管理AI代理，提供多种流程类型和集成选项，适用于企业流程自动化、智能客服等场景。

BERT于 2018 年发布（史前人工智能！），但它至今仍被广泛使用，BERT的纯编码器架构使其成为每天出现的各种场景的理想选择，例如检索、分类和实体提取。

秋冬旅游高峰，浦东机场迎百万客流挑战。蚂蚁百宝箱推出“浦东国际机场”智能体，集成航班查询、停车导航、交通路线、餐饮酒店等一站式服务，实现“出发—到港”全链路智慧出行，提升旅客体验与机场运营效率。

大型语言模型（LLM）的训练面临着前所未有的计算和内存挑战。随着模型规模达到数百亿甚至数千亿参数，高效的内存管理成为训练成功的关键因素之一。2025年，LLM训练的内存优化技术已经取得了显著进展，从ZeRO优化器到Flash Attention等创新技术，为训练超大规模模型提供了可能。

在当今大语言模型（LLM）的广泛应用中，模型的鲁棒性问题日益凸显。对抗性攻击通过在输入中添加微小但精心设计的扰动，能够误导模型产生错误输出，这对依赖LLM的关键系统构成了严重威胁。噪声鲁棒微调作为提升模型抵抗对抗攻击能力的重要技术，正成为大模型安全性研究的核心方向之一。

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破性进展，很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而，随着模型规模的不断增长，计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时，优化模型架构以提高效率，成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）作为一种自动化的网络设计方法，正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化，特别是在层数与维度调整方面的最新进展，并通过代码实现展示简单的NAS实验。

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：3361个模型，313个数据集，73个创新应用， 8篇内容

9月1日，美团正式发布 LongCat-Flash-Chat，并同步开源。LongCat-Flash 采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数 560 B，激活参数 18.6B~31.3B（平均 27B），实现了计算效率与性能的双重优化。

WebSailor网络智能体可以应用复杂场景下的检索任务，对于模糊问题可迅速在不同的网页中进行快速检索并推理验证，从而在海量信息中通过严密的多步推理和交叉验证中最终得出检索答案。

本文介绍了小白如何通过AI编程工具（如Trae）快速开发应用并实现技术变现。内容涵盖AI编程用途、工具准备、高德地图开发者权限获取、AI工具配置及实战生成旅游攻略与打印页面，帮助零基础用户轻松入门AI编程。

2025魔搭开发者大会！来了！

GPT-4o-Transcribe 是 OpenAI 推出的高性能语音转文本模型，支持多语言和方言，适用于复杂场景如呼叫中心和会议记录，定价为每分钟 0.006 美元。

LangManus 是一个基于分层多智能体系统的 AI 自动化框架，支持多种语言模型和工具集成，能够高效完成复杂任务，适用于人力资源、房产决策、旅行规划等多个场景。

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。