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。

AutoAgents 是基于大型语言模型的自动智能体生成框架，能够根据用户设定的目标自动生成多个专家角色的智能体，通过协作完成复杂任务。支持动态生成智能体、任务规划与执行、多智能体协作等功能。

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。

近期，由南京大学和腾讯优图推出的VITA-1.5在魔搭开源。VITA-1.5支持视频，音频，文本输入，以及音频输出。

随着2025年帷幕的缓缓拉开，ModelScope团队怀着新年新气象的美好期许，为广大开发者带来了1月份的重磅更新。

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。

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）已经成为各行各业的核心工具。然而，如何让LLM能够持续学习和适应新的需求，如何从用户交互中获取有价值的信息来优化模型性能，已经成为当前研究和应用的热点。主动学习提示（Active Learning Prompts）作为一种新型的提示工程技术，通过用户反馈的闭环系统，实现了模型能力的持续优化和提升。

本指南深入解析 Kubernetes 与 Docker Swarm 两大主流容器编排工具，涵盖安装、架构、网络、监控等核心维度，助您根据团队能力与业务需求精准选型，把握云原生时代的技术主动权。

🔥 这个夏天，开源热潮比气温更燃！Qwen3、GLM4.5、混元、Wan2.2、Qwen-Image等重磅模型密集发布，MoE、多模态、Agent、生图视频全爆发，ModelScope 全程 Day0 支持，生态持续进化中！

“一丹一世界”三等奖 | 灵犀共生 经验分享&浅谈AI对摄影的帮助

“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。

按照官方指引，我完成了 Bolt.diy 的部署与测试。通过云原生应用开发平台 CAP，默认配置下部署仅需 1 分钟。首次使用需授权访问控制，部署完成后进入示例应用。注意，资源须通过 HTTPS 提供以支持 WebAssembly 和 SharedArrayBuffer。 随后，在阿里云百炼平台创建 API-KEY 并配置到 Bolt.diy 中，开始尝试提示词创作。例如输入中端 SaaS 首页需求后，Bolt.diy 自动生成代码并展示预览效果，生成效率和质量令人满意。

近日，DeepSeek-R1以低训练成本实现比肩一流模型的高性能并全面开源，引发了海量部署及场景应用，推理计算需求迅猛增长。

🙋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

在前四篇文章中，我们完成了智能客服系统的开发、部署、优化和扩展。本文聚焦于安全与隐私保护，探讨如何构建安全可靠的智能客服系统。内容涵盖数据安全（加密、脱敏、备份）、系统安全（输入验证、身份认证、日志监控）和隐私保护（隐私政策、数据最小化、访问控制），确保用户数据安全及系统稳定运行。通过这些措施，我们可以打造一个可信赖的智能客服系统，为用户提供更好的服务体验。

Crawl4LLM 是清华大学和卡内基梅隆大学联合开发的智能爬虫系统，通过网页价值评估和优先级队列技术，显著提升大语言模型预训练数据采集效率。

随着DeepSeek-R1模型的广泛应用，越来越多的开发者开始尝试复现类似的模型，以提升其推理能力。

Ola 是由清华大学、腾讯 Hunyuan 研究团队和新加坡国立大学 S-Lab 合作开发的全模态语言模型，支持文本、图像、视频和音频输入，并具备实时流式解码功能。

在云原生时代，成本优化已成为企业IT基础设施管理的核心挑战之一。随着AI和机器学习工作负载的激增，云资源成本占企业IT预算的比例持续上升，如何在保证服务质量的同时实现显著的成本节约，成为技术团队面临的紧迫问题。根据最新的Datadog云成本报告显示，截至2025年，平均有83%的容器支出被闲置资源浪费，而GPU实例支出在过去一年中增长了40%，已占计算成本的14%。在这样的背景下，深入理解和应用Spot实例和预留实例等成本优化策略，对于任何使用云服务的组织都具有重大的经济意义。

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。

在当今数字化时代，数据隐私保护已成为人工智能发展中不可忽视的核心议题。随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大，其对训练数据的需求也呈指数级增长，这使得数据隐私与模型性能之间的矛盾日益凸显。2025年，联邦学习作为一种创新的分布式学习范式，正在重塑LLM的训练和部署方式，允许多方在保护数据隐私的前提下共同构建高性能模型。

在全球化日益深入的今天，大型语言模型（LLM）的多语言能力已成为其核心竞争力之一。随着企业和开发者将AI应用推广到不同语言区域，如何设计适配各文化背景的提示词，确保模型输出既准确又符合目标语言使用者的文化习惯，已成为提示工程领域的重要挑战。文化适配的多语言提示设计不仅涉及简单的语言翻译，更需要深入理解目标文化的思维模式、表达习惯、价值观和禁忌，通过精心设计的提示策略，引导LLM生成真正贴合当地文化语境的内容。