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。

MoneyPrinterTurbo 是一款功能强大的 AI 工具，支持通过主题或关键词自动生成视频文案、素材、字幕与背景音乐，并合成高清短视频，适合批量生成与多语言支持。

Sitcom-Crafter 是一款基于剧情驱动的 3D 动作生成系统，通过多模块协同工作，支持人类行走、场景交互和多人交互，适用于动画、游戏及虚拟现实等领域。

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。

PaSa 是字节跳动推出的基于强化学习的学术论文检索智能体，能够自动调用搜索引擎、阅读论文并追踪引文网络，帮助用户快速获取精准的学术文献。

随着大模型发展的不断深入，我们越来越关注到语料质量对模型能力的影响，语料中的偏差和主观性会导致生成内容不准确或带有偏见。智能引擎事业部是阿里内部深耕多年的AI工程团队，为内部业务提供了完整的大模型工程体系，持续关注大模型训推性能、成本、研发范式等关键问题。本文将基于我们的思考，探讨大模型语料的复杂性及其背后的思维过程。

在2025年的大语言模型（LLM）训练领域，数据管理和质量控制已成为决定模型性能上限的关键因素。随着模型规模的不断扩大（从早期的数十亿参数到如今的数千亿参数），对训练数据的数量、多样性和质量要求也呈指数级增长。一个高效的数据管理系统和严格的质量控制机制，不仅能够确保训练过程的稳定性，还能显著提升最终模型的性能和安全性。

随着大语言模型(LLM)在各个行业的广泛应用，其计算需求和环境影响正日益受到关注。根据最新研究，训练一个大型LLM模型可能产生数百吨二氧化碳当量的排放，这相当于普通家庭几十年的碳足迹。在全球气候变化和可持续发展的背景下，如何优化LLM部署的碳足迹，实现环境友好型AI应用，已成为行业面临的重要挑战。

在人工智能发展的浪潮中，谷歌一直扮演着关键的技术引领者角色。从最初的神经机器翻译到如今的通用人工智能，谷歌通过持续的技术创新推动着自然语言处理领域的边界不断拓展。2022年，谷歌推出了革命性的PaLM（Pathways Language Model），这一模型不仅在规模上达到了前所未有的5400亿参数，更重要的是其采用了创新的Pathways训练方法，为大型语言模型的发展开辟了新路径。随后，谷歌又推出了Gemma系列开源模型，将先进的AI技术普惠给更广泛的开发者社区。

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。

小型语言模型（SLM）通常被用于端侧推理，搜索推荐query改写这类对于资源要求低，大规模并发时延要求高的场景

本文介绍了基于阿里云 RDS OpenAPI 实现的 MCP Server（Model Context Protocol Server）架构与开发实践。该中间件使大语言模型（LLM）可通过自然语言调用 RDS 服务，实现数据库实例的创建、查询、配置等操作。通过 OpenAPI 接入、SQL 执行与大模型交互三大模块的协同工作，MCP Server 实现了 AI 助手对云数据库的自动化管理，提升易用性与安全性。

目前，大多数成功的 强化学习 工作，包括开源研究，都依赖于相对较大的基础模型，例如 32B 模型，特别是在增强代码推理能力方面。业内普遍认为在一个小模型中同时提升数学和代码能力是具有挑战性的。然而，小米MiMo研究团队相信 RL 训练的推理模型的有效性取决于基础模型固有的推理潜力。为了完全解锁语言模型的推理潜力，不仅需要关注后训练，还需要针对推理定制预训练策略。

ImagePulse图律脉动数据集开源发布：解码GPT-4o级图像生成能力，四大原子数据集+自动生成工具开放

阿里云Dataphin是一款企业级数据治理与智能建设平台，专注于解决数据孤岛、质量低下和开发效率低等问题。它提供从数据集成、规范建模、智能开发到质量监控及资产管理的全生命周期解决方案，特别适用于中大型企业构建数据中台或推进数字化转型。Dataphin通过自动化生成代码、内置质量规则模板和全局血缘追踪等功能，显著提升数据开发效率与跨团队协作能力。尽管学习曲线较陡峭且资源消耗较高，但其深度集成阿里云生态的优势，使其成为追求规范化数据治理企业的理想选择。推荐已采用阿里云技术栈并具备一定数据团队规模的企业使用。

作为一名软件开发工程师，我体验了阿里云的Quick BI工具。从申请试用账号到上传数据、创建数据集，再到搭建仪表板和使用智能小Q功能，整个过程流畅且简单易用。尤其对非专业数据分析人士来说，拖拽式设计和自然语言问数功能极大降低了操作门槛。虽然在试用入口明显度和复杂语义理解上还有提升空间，但整体体验令人满意。Quick BI让我改变了对数据分析的认知，值得推荐给需要快速制作报表的团队成员。

由北京大学和微软亚洲研究院的魏李等人提出的 FEA-Bench，是一个专为评估大型语言模型（LLMs）在代码库级别进行增量开发能力的基准测试。它从 83 个 GitHub 仓库中收集了 1,401 个任务实例，专注于新功能的实现。研究表明，即使是先进的 LLMs 在此任务中的表现仍远低于预期，揭示了仓库级代码开发的重大挑战。

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：1340个模型,220个数据集,🎨91个创新应用,📄 8篇内容

最近，扩散模型在生成模型领域异军突起，凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩，尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而，尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异，但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后，可能会留下残影或伪影，难以实现与背景的自然融合。

本文试图最短路径、最轻模式来做一个应用，实现一个需求！仅需三大步+9小步，以下为手把手教学流程。

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：📟2621个模型，Ovis2系列模型等，📁276个数据集，🎨203个创新应用，📄 12篇技术内容

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。