本文详细记录了一名项目经理对阿里云Quick BI的全面评测过程。从申请试用账号到数据上传、数据集创建，再到可视化分析与智能功能体验，作者深入探讨了Quick BI的各项功能。文中提到Quick BI具备强大的数据处理能力和友好的用户界面，尤其在可视化和智能化方面表现出色。但同时也指出了数据清洗功能不足、图表配置有限及智能助手能力需提升等问题。整体而言，Quick BI是一款适合项目经理高效分析数据的工具，未来若能优化上述问题，将更具竞争力。

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。

LIMO 是由上海交通大学推出的一种高效推理方法，通过极少量的高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。

在数字化时代，新闻信息的指数级增长使得从海量文本中提取和整理历史事件的时间线变得至关重要。为了应对这一挑战，阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的中断者提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CH RONOS，源自希腊神话中的时间之神柯罗诺斯，该框架通过迭代多轮的自我提问方式，结合检索增强生成技术，从互联网上检索相关事件信息，并生成时间顺序的新闻摘要，为新闻时间线摘要生成提供了一种全新的解决方案。

VARGPT是北京大学推出的多模态大语言模型，专注于视觉理解和生成任务，支持混合模态输入和高质量图像生成。

介绍北大团队提出的 Aligner 模型对齐技术，通过学习对齐答案与未对齐答案之间的修正残差，提升大语言模型的性能。

收集了github上1000个高质量的AI项目，包含了大模型，智能体，提示词工程，微调，模型，RAG，机器人，智能助理等，没想到一天就有这么多star了。

现在，魔搭上的众多模型支持在阿里云人工智能平台PAI-Model Gallery上使用阿里云算力资源进行模型训练和部署啦！

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。

魔搭notebook在web IDE下，使用jupyter notebook，python扩展包无法更新升级，不升级无法使用，安装python扩展包的时候一直停留在installing

魔搭ModelScope本期社区进展：1173个模型,143个数据集,76个创新应用,10 篇内容

本文介绍了在通义点金平台搭建知识库时遇到的表格解析问题及解决方案。问题表现为表格数据被独立存储为chunk，缺少前后说明文字和表名信息，导致大模型回答错乱。解决方法是通过API将前后chunk内容合并到table类型的chunk中，补充表名和说明信息。具体步骤包括获取文档chunk列表、按顺序排序、修订table类型chunk并更新。示例展示了修订前后效果，同时说明了点金平台近期更新对部分问题的优化情况。

本内容分享了一套经实战验证的社交系统架构设计，支撑从1到100万用户的发展，并历经6次流量洪峰考验。架构涵盖客户端层（App、小程序、公众号）、接入层（API网关、负载均衡、CDN）、业务服务层（用户、内容、关系、消息等服务）、数据层（MySQL、Redis、MongoDB等）及运维监控层（日志、监控、告警）。核心设计包括数据库分库分表、多级缓存体系、消息队列削峰填谷、CQRS模式与热点数据动态缓存。同时提供应对流量洪峰的弹性伸缩方案及降级熔断机制，并通过Prometheus实现全链路监控。开源建议结构清晰，适合大型社交平台构建与优化。

由新加坡国立大学Show Lab的Lingmin Ran和Mike Zheng Shou提出，TPDiff是一个创新的视频扩散模型框架，针对视频生成的高计算需求问题，通过分阶段逐步提高帧率优化了训练和推理效率。核心贡献包括提出“时间金字塔”方法和阶段式扩散训练策略，实验表明训练成本降低50%，推理效率提升1.5倍。

2025全球开发者先锋大会将于2月21-23日在徐汇盛大召开！大会以“模塑全球 无限可能”为主题，定位“社区的社区”，旨在促进基模、垂模、语料、算力、基金、开发者、软件服务等产业生态深度对接。

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。

CodeFuse于2023年9月开源了多任务微调框架MFTCoder，支持多个任务并行微调，解决数据量不平衡等问题。具备高效训练、PEFT微调等特性，支持多种主流LLMs。最新v0.5.0版本新增DPO、SST加训等功能，代码已开源至GitHub，欢迎试用和贡献。

该项目强调利用阿里云计算有限公司的低代码开发平台和算力资源，开发创新性的教学案例，以支持机器学习和深度学习等前沿技术课程的教学和实验。项目部分成果纳入了即将出版的《深度学习实战案例》教材中，该教材由人民邮电出版社出版。