微软近期推出 Phi-4-multimodal 和 Phi-4-mini，这些模型是 Microsoft Phi 系列小型语言模型 (SLM) 中的最新模型。Phi-4-multimodal 能够同时处理语音、视觉和文本，为创建创新且具有上下文感知能力的应用程序开辟了新的可能性。另一方面，Phi-4-mini 在基于文本的任务方面表现出色，以紧凑的形式提供高精度和可扩展性。

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。

Magma 是微软研究院开发的多模态AI基础模型，结合语言、空间和时间智能，能够处理图像、视频和文本等多模态输入，适用于UI导航、机器人操作和复杂任务规划。

本文详细介绍Nacos作为配置中心的实现原理与实战步骤，涵盖配置管理、热更新、共享配置优先级及集群搭建，帮助微服务应用实现配置动态化、高可用部署。

一个RAG项目，全文共三个部分：MajorRAG概述、MajorRAG文件内容提取实现分析、MajorRAG聊天问答系统实现分析。 1）第一次做RAG，欢迎带着指导意见评论 2）希望指出不足时可以附带替换方法 博客地址：https://zhangcraigxg.github.io

随着大型语言模型（LLM）的规模不断增长，部署这些模型面临着巨大的计算和资源挑战。以DeepSeek-R1为例，其671B参数的规模即使经过INT4量化后，仍需要至少6张高端GPU才能运行，这对于大多数中小型企业和研究机构来说成本过高。知识蒸馏作为一种有效的模型压缩技术，通过将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型中，在显著降低模型复杂度的同时保留核心性能，成为解决这一问题的关键技术之一。

DevOps 工程师与平台工程师在软件交付中各司其职。DevOps 强调开发与运维协作，推动自动化与文化变革；平台工程则聚焦构建自助式内部开发者平台，提升开发效率与一致性。两者相辅相成，共同加速高质量软件交付。

7月26日，2025世界人工智能大会（WAIC 2025）正式开幕。在当天下午举行的科学前沿全体会议上，上海人工智能实验室（上海AI实验室）发布并开源『书生』科学多模态大模型Intern-S1。

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。

"一丹一世界"二等奖 | TPSZ_二次元卡通梦幻插画风格-童梦拾光 创作分享

本文定义了一个包含 audio 和 tags 两个必需属性的 JSON Schema，用于规范数据结构。其中，audio 是非空字符串，表示音频组件；tags 是非空数组，表示标签组件。通过示例数据和验证工具（如 ajv, NJsonSchema），可确保 JSON 数据符合 Schema 要求，从而保障数据的一致性和正确性。

本文介绍了一款校园外卖平台的设计与实现过程。该平台采用Java的SSM框架进行后台管理开发，使用MySQL作为本地数据库，并通过微信小程序为用户提供便捷的操作界面。系统包括管理员、用户和商家三个角色，功能涵盖个人中心、用户及商家管理、菜品分类与信息管理、订单处理等。管理员可在浏览器上登录管理后台数据，用户与商家则通过微信小程序注册登录，分别实现订餐与菜品管理功能。此平台具备界面清晰、操作简单、功能齐全的特点，有助于提升校园外卖管理的效率与规范性。

对比语言-图像预训练（CLIP）在多种图像级任务上表现出强大的零样本分类能力，促使研究行人尝试将CLIP应用于像素级开放词汇语义分割，而无需额外训练。关键在于提升图像级CLIP的空间表征能力，例如，用自-自注意力图或基于视觉基础模型的自注意力图替换最后一层的自注意力图。本文提出了一种新颖的分层框架CLIPer，该框架分层提升了CLIP的空间表征能力。

Evo 2 是一款由 Acr 研究所、英伟达和斯坦福大学联合开发的 DNA 语言模型，可处理长达百万碱基对的序列，支持基因组设计、变异预测及合成生物学研究。

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。

为文生图模型增加额外的控制条件一直是AIGC社区研究的重点之一，如ControlNet, IP-Adapter等一直是热门可控生成方法。近期，魔搭社区联合浙江大学对实体级可控文生图进行了探索，并开发了EliGen模型。

调试占用了开发者50%的时间？本文提供一套专业的AI调试指令，将大模型转化为"拥有10年经验的代码医生"。通过结构化的诊断-修复-预防流程，告别低效的"玄学调试"，实现从"修好Bug"到"根治隐患"的质变。

在Java中，合理处理数据库连接异常对程序稳定性至关重要。需捕获`ClassNotFoundException`和`SQLException`等具体异常，使用`try-with-resources`自动释放资源，结合日志记录与用户友好提示，并可引入重试机制应对网络波动，提升系统容错能力。

曾几何时，Stable Diffusion的复杂参数令人崩溃，如今即梦、可灵等AI工具已让生成图片变得轻而易举。哩布哩布发布2.0升级公告，看似迈向更易用的未来，却也悄然为那个钻研模型、拼接工作流的“拓荒时代”奏响终章。技术迭代飞快，但那份对创造的热爱与探索精神，永不褪色。

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。

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。

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2025年的大型语言模型（LLM）训练领域，多目标学习已成为提升模型综合性能的关键技术之一。传统的单一损失函数训练方法逐渐显现出局限性，尤其在处理复杂的语言理解、生成和推理任务时。多目标训练通过同时优化多个互补的学习目标，能够显著提升模型的泛化能力、知识保留和任务适应性。

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。

在大型语言模型(LLM)训练和推理的竞赛中，计算硬件的选择直接决定了研发效率和成本。Google的Tensor Processing Unit(TPU)作为专为AI计算设计的专用芯片，正逐渐成为大规模LLM开发的首选平台之一。随着2025年第七代TPU架构Ironwood的发布，Google在AI计算领域再次确立了技术领先地位。

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。