"一丹一世界"一等奖 | 曙光_麦橘超然 创作分享

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。

今天，DeepSeek低调地在魔搭社区开源 DeepSeek-V3-0324 模型，虽然官方低调称之为小版本升级，但能力提升一点也不小。

AVD2 是由清华大学联合多所高校推出的自动驾驶事故视频理解与生成框架，结合视频生成与事故分析，生成高质量的事故描述、原因分析和预防措施，显著提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。

FlashMLA 是 DeepSeek 开源的高效 MLA 解码内核，专为 NVIDIA Hopper 架构 GPU 优化，支持 BF16 精度和页式 KV 缓存，适用于大语言模型推理和自然语言处理任务。

PromptScope 是一个同时支持中英文的 In-Context Training 框架，专为大型语言模型（LLM）性能调优设计。

DynamicCity 是上海 AI Lab 推出的 4D 动态场景生成框架，专注于生成具有语义信息的大规模动态 LiDAR 场景，适用于自动驾驶、机器人导航和交通流量分析等多种应用场景。

新春佳节的鞭炮声已经渐渐远去，在刚刚过去的一个月里，小鲸鱼给全球的开发者带来了一个不平凡的春节。DeepSeek-R1一系列开源模型的发布，给大家带来了惊喜和震动。所有人的热情，也给ModelScope社区带来了前所未见的巨大下载需求和流量，在这个月里，我们进行了数次紧急扩容和线上优化，尽量为大家提供更好的支持与服务。非常感谢大家的陪伴和理解，我们会持续进行平台优化和开源工具的建设，服务好整个开源社区。

微软推出的生成式 AI 入门课程，涵盖 21 节课程，帮助开发者快速掌握生成式 AI 应用开发，支持 Python 和 TypeScript 代码示例。

在2025年的LLM训练环境中，随着模型规模和复杂度的指数级增长，训练过程的可视化已经从简单的性能监控工具演变为模型健康状态的诊断系统。训练可视化不仅仅是绘制几条曲线，而是构建一个完整的训练神经系统，能够实时捕捉训练动态、预测潜在问题、优化训练策略，并最终确保模型达到最佳性能。

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。

不会编程也能体验的 AI 魔法，外滩大会代码原生地等你解锁

有没有想过，随手拍的一张风景照，下一秒就能变成可操控的游戏开放世界？

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。

本项目是一款书法字体生成工具，采用 Next.js 14（App Router）与 Tailwind CSS 构建前端，阿里云 Serverless 部署后端。通过混合渲染策略（SSG/SSR/CSR）、Web Worker 异步计算及 CDN 字体分片加载优化性能。服务端借助阿里云函数计算处理计算密集型任务，将平均耗时从 1200ms 降至 280ms，支持 1000+ QPS。动态路由与 ARMS 监控提升工程化水平，未来计划引入 WebGPU 和 AI 字体风格迁移技术，进一步优化用户体验。

Vue实现动态数据透视表（交叉表）

本文介绍了一款基于微信小程序的新闻资讯系统，涵盖其开发全过程。该系统采用Java的SSM框架进行后台管理开发，使用MySQL作为本地数据库，并借助微信开发者工具确保稳定性。管理员可通过个人中心、用户管理等功能模块实现高效管理，而用户则能注册登录并查看新闻与视频内容。系统设计注重可行性分析（技术、经济、操作），强调安全性与数据完整性，界面简洁易用，功能全面，极大提升了信息管理效率及用户体验。关键词包括基于微信小程序的新闻资讯系统、SSM框架和MYSQL数据库。

简要介绍：由复旦大学、上海AI实验室等机构提出了首个统一多模态理解和生成的奖励模型UnifiedReward。该工作构建了大规模人类偏好数据集，包含图像和视频生成/理解任务，并利用该模型进行自动构建高质量偏好对数据，最终通过DPO优化视觉模型。实验结果表明，联合学习评估多样化视觉任务可以带来显著的相互益处。

由Skolkovo科技学院等机构提出的这项研究，聚焦于人工智能文本检测（ATD）的可解释性提升。利用Sparse Autoencoders（SAE）从Gemma-2-2b模型中提取特征，该工作揭示了现代大语言模型（LLM）与人类文本的差异，尤其是在信息密集领域，展现了独特的写作风格，为ATD提供了新的见解和方法。

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。

Satori 是由 MIT 和哈佛大学等机构联合推出的 7B 参数大型语言模型，专注于提升推理能力，具备强大的自回归搜索和自我纠错功能。