本项目旨在实现兼容各大模型厂商API的流式对话和同步对话接口，现已支持智谱、豆包、通义、通义版DeepSeek。项目地址：[https://gitee.com/alpbeta/ai-api-union](https://gitee.com/alpbeta/ai-api-union)。通过`ChatController`类暴露两个接口，入参为`ChatRequest`，包含会话ID、大模型标识符和聊天消息列表。流式对话返回`Flux<String>`，同步调用返回`String`

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。

LazyLLM 是一个低代码开发平台，可帮助开发者快速构建多智能体大语言模型应用，支持一键部署、跨平台操作和多种复杂功能。

欢迎您关注由魔搭社区 x SwanLab平台联合举办的 DeepSeek-Qwen 模型蒸馏极限挑战赛！本赛事将作为2025全球开发者先锋大会（GDC）的活动之一，欢迎具备大模型训练/微调实战经验的独立开发者前来挑战！详细报名规则见后文。

做轮播的要点

本文介绍Java微服务架构的搭建与优化，涵盖服务拆分、Spring Cloud生态、注册发现、配置中心、容错机制及性能提升策略，助力构建高效、稳定、可扩展的分布式系统。

本文探讨C语言在微服务架构中的实践路径，通过“模块化拆分+进程通信”实现轻量级分布式系统，适用于嵌入式与物联网等资源受限场景，结合MQTT协议支持跨设备协作，虽缺乏高级特性，但凭借高效、低耗优势，可作为特定场景下微服务的有力补充。

本文系统梳理MySQL开发从初级到高级工程师的四阶段进阶路径，涵盖数据库设计、高可用架构、性能优化与分库分表等核心能力，结合实操案例与学习原则，助力开发者实现职业跃迁。

本文系统梳理MySQL开发运维中的核心实用语句与必备工具，涵盖备份恢复、性能分析、索引管理、数据治理等场景，结合Navicat、DataGrip、Prometheus等工具，提升工作效率与系统稳定性。

本文总结Java初学者常见的10大误区，涵盖语法死记、思维固化、异常处理缺失、static滥用、集合误用、JVM知识薄弱、框架依赖复制粘贴、代码不规范、缺乏实战及盲目刷题等问题，结合案例分析成因并提供解决方案，助力新手建立正确编程思维，提升学习效率，少走弯路。

苏州博物馆携手蚂蚁百宝箱推出AI助手“小苏苏”，集成展讯、导览、文创推荐等功能，打造“咨询—导览—消费”闭环，以智能服务提升参观体验，助力文博场馆数字化升级。

今日发布DeepSeek-V3.1，支持混合推理架构，提升思考效率与Agent能力。编程与搜索智能体表现显著增强，API已升级并支持Anthropic格式，模型开源，上下文扩展至128K。

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。

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。

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。

在大模型时代，如何让预训练模型高效地适应多个相关任务，同时保持知识的连贯性和完整性，成为了一个重要的研究方向。连续微调（Continual Fine-tuning）作为一种新兴的微调范式，通过链式任务适应（Sequential Task Adaptation）机制，实现了模型在顺序学习多个任务时的知识保留和迁移。本文将深入探讨连续微调的核心原理、实现方法、关键技术挑战以及2025年的最新研究进展，为读者提供全面的技术指导和实践指南。

在大语言模型（LLM）部署的时代，如何高效地管理计算资源、应对动态负载并优化成本，成为了每个AI工程师必须面对的挑战。随着LLM应用的普及，用户请求模式变得日益复杂且难以预测，传统的静态资源配置方式已无法满足需求。Kubernetes作为云原生时代的容器编排平台，其强大的自动扩展能力为LLM部署提供了理想的解决方案。

在大规模语言模型（LLM）的训练过程中，评估模型性能是一个至关重要但常被简化处理的环节。2025年的研究表明，仅依赖单一指标（如困惑度）来判断模型质量已经无法满足复杂应用场景的需求。困惑度作为语言模型训练中最核心的评估指标，其与下游任务表现之间的关系远比直觉更复杂。本文将深入剖析困惑度的数学原理、计算方法、优化策略，以及其与各类下游任务表现的相关性分析，为大规模语言模型的训练优化提供全面的技术指导。

在大型语言模型快速发展的今天，自我监督学习已成为训练高质量模型的核心技术。然而，传统的掩码语言建模（MLM）和因果语言建模（CLM）方法存在一些局限性，如计算效率低下和上下文利用不充分等问题。对比学习作为一种新兴的自我监督学习范式，通过学习相似性和差异性来提取数据的内在表示，为语言模型预训练提供了新的思路。

在当今快速发展的人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用正迅速渗透到各个行业。随着企业对AI响应速度的要求不断提高，低延迟LLM的选择与优化已成为技术团队面临的关键挑战。实时聊天机器人、智能客服、自动驾驶辅助系统等场景对响应时间提出了极高的要求，毫秒级的延迟差异可能直接影响用户体验和业务效率。2025年，随着推理优化技术的突破性进展，低延迟LLM已不再是难以企及的目标，而是成为实际生产环境中的标准配置。

在2025年的AI生态中，大语言模型(LLM)已成为技术创新的核心引擎，但单一模型在面对复杂任务时往往表现出局限性。不同模型由于训练数据、架构设计和优化目标的差异，在各领域展现出独特优势：模型A可能擅长逻辑推理，模型B在创意写作上更出色，而模型C则在事实性问答中准确率更高。

在大语言模型（LLM）训练和推理过程中，GPU资源的高效监控和管理至关重要。随着模型规模的不断增长和计算需求的提升，如何精确监控GPU利用率、及时发现性能瓶颈并进行优化，成为AI研究人员和工程师面临的重要挑战。NVIDIA-SMI作为NVIDIA官方提供的GPU监控工具，提供了丰富的功能来监控和管理GPU资源。本文将深入探讨NVIDIA-SMI的进阶使用方法，以及如何利用其与其他工具结合构建高效的GPU利用率可视化监控系统。

冠军10万美金！AMD 2025 分布式推理算子优化挑战赛来了

Kubernetes 是当前 DevOps、云原生和 SRE 领域的关键技能。本文总结了 20 个高频面试问题，涵盖架构组件、工作原理及核心概念，助你轻松掌握 Kubernetes 基础，提升面试与实战能力。

为了充分挖掘魔搭社区 Diffusion LoRA 模型的潜力，我们开发了一个自动 LoRA 检索与融合框架：AutoLoRA。他可以根据输入的文本提示，从 LoRA 候选池中检索到 个与提示词相关的LoRA，然后通过集成一个门控融合模块在生成图片的时候促进多个 LoRA 协同工作，充分发挥各个 LoRA 的能力。

2025年10月，IROS （智能机器人与系统国际会议）期间，上海人工智能实验室（上海AI实验室）将举办物理世界中的多模态机器人学习研讨会，IROS 2025“桃源”与真实世界机器人学习挑战赛（机器人学习挑战赛）现已启动报名，欢迎全球创新者与挑战者参加。

近年来，大型语言模型（LLMs）发展迅速，比如 ChatGPT、Qwen、Claude、 Llama。这些模型最初的能力来自预训练规模的扩展(pre-training scaling)，即通过 “next-token prediction” 的任务，在海量语料上训练，从而获得通用能力。但是面对具体场景，由于场景任务目标不一定和通用能力匹配(比如对齐场景)，所以预训练模型表现会有一些不足。为了在预训练之后进一步优化大型语言模型，近年来的研究开始转向训练后和测试时的规模扩展，其中奖励模型起着关键作用。

这是一套用于获取淘宝、京东和1688电商平台数据的Python实现方案。通过定义统一的API基类，封装了请求流程与异常处理机制，包括请求超时、频率限制及认证失败等。针对各平台特性，分别实现了签名生成、参数准备与接口调用功能，如商品搜索、详情查询和订单列表获取等。使用前需申请各平台开发者账号以获取AppKey和AppSecret，并根据实际需求调整代码配置与业务逻辑，同时注意控制请求频率避免限流。

“振兴链-技术集成科技小院”以技术集成与区块链为核心，推动农业现代化。通过多维度技术整合（如精准农业、物联网等），突破资源约束，最大化单亩产值；同时利用区块链确权存证，建立透明分配机制，解决传统农业中收益不均问题。技术赋能生产，制度重塑分配，实现效率与公平的平衡，助力乡村振兴与产业升级。典型场景显示，该模式可显著提升单亩价值并确保增值公平分配。