近日，通义实验室MobileAgent团队正式开源全新图形界面交互基础模型 GUI-Owl，并同步推出支持多智能体协同的自动化框架 Mobile-Agent-v3。该模型基于Qwen2.5-VL打造，在手机端与电脑端共8个GUI任务榜单中全面刷新开源模型性能纪录，达成全平台SOTA。

在大语言模型的发展历程中，参数规模的扩张一直被视为提升性能的主要途径。然而，随着模型参数达到数百亿甚至数千亿级别，传统的密集型模型架构面临着计算资源、训练效率和推理速度等诸多挑战。2025年，混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）已成为突破这些限制的关键技术路径。

本资源介绍了机器学习训练中的关键参数设置及其影响，包括训练轮数、批量大小、学习率、梯度累积、模型微调等，并提供了针对不同任务和硬件配置的推荐值，帮助提升模型训练效率与性能。

exo 是一款由 exo labs 维护的开源项目，能够让你利用家中的日常设备（如 iPhone、iPad、Android、Mac 和 Linux）构建强大的 AI 集群，支持多种大模型和分布式推理。

pdf-craft是一款专注于处理扫描书籍PDF的开源工具，能精准提取正文内容并转换为Markdown/EPUB格式，通过AI算法解决跨页连贯性问题，是学术研究和电子书制作的利器。

在大型语言模型(LLM)部署的实际场景中，推理服务的并发处理能力直接影响用户体验和系统稳定性。随着LLM应用的普及，如何高效处理大量并发请求成为部署优化中的关键挑战。传统的同步请求处理方式在面对突发流量时容易导致系统过载，响应延迟增加，甚至服务崩溃。异步推理通过引入队列管理机制，能够有效缓冲请求峰值，平滑系统负载，提高资源利用率，从而为LLM服务提供更稳定、更高效的并发处理能力。

在大语言模型(LLM)快速发展的今天，通用模型如GPT-4、Claude 3和Gemini虽然在广泛任务上表现出色，但在专业领域如医疗、金融和法律等场景中，往往难以达到专业人员的期待精度。2025年的研究表明，领域特定的预训练模型在垂直领域任务中能够显著超越通用模型，为专业应用提供更可靠的支持。本文将深入剖析BioBERT、FinBERT等代表性领域模型的技术原理、训练方法、性能评估及实际应用案例，探讨垂直领域预训练的独特优势与未来发展趋势。

在2025年的大模型时代，微调技术已经成为将通用大语言模型（LLM）适配到特定领域和任务的核心技术手段。随着模型规模的不断膨胀——从早期的数十亿参数到如今的数千亿甚至万亿参数，如何在有限的计算资源下高效地微调大模型，成为AI工程师面临的关键挑战。本文将深入探讨两种主流的微调方法：全参数微调和LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩适应微调，从原理、技术实现、资源需求、性能表现等多个维度进行全面对比分析，帮助读者在实际项目中做出最优的技术选择。

今天，Kimi K2 模型的最新版本 0905 开源发布，进一步提升其在真实编程任务中的表现

在大型语言模型（LLM）的发展历程中，如何让模型输出与人类偏好保持一致一直是研究的核心挑战。从早期的监督微调（SFT）到基于人类反馈的强化学习（RLHF），再到如今的直接偏好优化（DPO），对齐技术经历了显著的迭代与创新。

在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLM）已经成为自然语言处理领域的核心技术。然而，传统的LLM部署通常需要强大的服务器资源，这限制了其在资源受限环境中的应用。随着边缘计算的兴起，在轻量级设备上部署和运行LLM成为了新的技术趋势。树莓派（Raspberry Pi）作为一款广泛使用的单板计算机，凭借其小巧的体积、低功耗特性和不断提升的计算能力，成为了边缘部署LLM的理想选择。

在2025年的AI开发环境中，大型语言模型(LLM)已成为核心技术，但伴随其广泛应用的是日益严峻的安全挑战。据统计，2025年第一季度发生的AI安全事件中，LLM环境配置不当导致的漏洞占比高达43%，造成的损失超过2.1亿美元。本文将深入探讨LLM开发环境的安全配置最佳实践，帮助开发者构建一个安全、可靠的开发环境。

在大语言模型（LLM）的开发和应用中，微调是将通用预训练模型转化为特定任务专家的关键步骤。监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）作为微调的一种重要范式，通过人工标注的高质量数据集指导模型学习特定任务的输入输出模式，从而显著提升模型在目标任务上的性能。

Qwen2.5-VL是阿里云团队推出的Qwen系列最新旗舰模型，具备显著提升的基础能力和创新功能。它在视觉识别、对象定位、文档解析和长视频理解等方面实现突破，支持精准的边界框/点定位及复杂输入处理。通过技术创新如窗口注意力、动态帧率采样和绝对时间编码，该模型在多模态任务中表现出色，在多个基准测试中超越顶级闭源模型，适用于从边缘AI到高性能计算的广泛场景。

MinerU是由上海人工智能实验室OpenDataLab团队开发的开源智能数据提取工具，专长于复杂PDF文档的高效解析与提取。它能够将含有图片、公式、表格等多模态内容的PDF文档转化为Markdown格式，同时支持从网页和电子书中提取内容，显著提升了AI语料准备的效率。MinerU具备高精度的PDF模型解析工具链，能自动识别乱码，保留文档结构，并将公式转换为LaTeX格式，广泛适用于学术、财务、法律等领域。

随着大语言模型(LLM)规模的不断增长，模型参数量已从最初的数亿扩展到数千亿甚至万亿级别。这种规模的模型在推理过程中面临着巨大的计算和内存挑战，即使在最先进的硬件上也难以高效部署。剪枝优化作为一种有效的模型压缩技术，通过移除冗余或不重要的参数，在保持模型性能的同时显著减少计算资源需求。

在大语言模型(LLM)部署的最后一公里，API接口的设计与安全性直接决定了模型服务的可用性、稳定性与用户信任度。随着2025年LLM应用的爆炸式增长，如何构建高性能、高安全性的REST API成为开发者面临的核心挑战。FastAPI作为Python生态中最受青睐的Web框架之一，凭借其卓越的性能、强大的类型安全支持和完善的文档生成能力，已成为LLM服务化部署的首选方案。

在2025年，大规模语言模型（LLM）的训练已经进入到超大规模时代，模型参数量达到数千亿甚至万亿级别，训练过程需要动用数百甚至数千个GPU/TPU。在这种情况下，高效的集群管理系统成为训练成功的关键基础设施。Slurm（Simple Linux Utility for Resource Management）作为目前最流行的开源作业调度系统，广泛应用于科研机构和大型科技公司的超级计算集群中。

随着大型语言模型(LLM)规模的不断增长，从数百亿到数千亿参数，传统的全参数微调方法面临着计算资源消耗巨大、训练效率低下等挑战。2025年，大模型微调技术已经从早期的全参数微调发展到如今以LoRA、QLoRA为代表的参数高效微调方法，以及多种技术融合的复杂策略。本文将深入对比全参数微调和参数高效微调的技术原理、适用场景、性能表现和工程实践，为研究者和工程师提供全面的技术参考。

Qwen于近日发布了Qwen3系列模型，包含了各个不同规格的Dense模型和MoE模型。开源版本中，Dense模型基本沿用了之前的模型结构，差别之处在于对于Q和K两个tensor增加了RMSNorm；MoE模型去掉了公共Expert，其他结构基本与前一致。在模型大小上，涵盖了从0.6B到32B（Dense）和235B（MoE）不同的尺寸。

很高兴地向大家宣布，ModelScope FlowBench 客户端迎来重大功能升级！ 本次更新不仅正式支持了视频节点功能，还新增了图像编辑与IC-Light智能打光等实用功能，同时对多个图像处理节点进行了深度优化和扩展。现在，您只需在 FlowBench 中轻松串联节点，即可使用 Wan2.1/Wan2.2、Qwen-Image-Edit、FLUX Kontext、IC-Light等强大模型，轻松实现创意内容的生成与编辑。 无论你是内容创作者、视觉设计师，还是AI技术爱好者，这次更新都将为你打开全新的创作边界。

蚂蚁 AntV 团队推出可视化图表 MCP 插件，支持 25+ 种图表类型，涵盖统计图、关系图及地图标注、路径地图等，用户只需输入文本即可生成炫酷图表，大幅简化数据可视化流程，提升数据展示效率。

今天，我们正式发布Ling 2.0系列的第一款 旗舰非思考模型 - 拥有万亿参数的Ling-1T。推理，是智能的核心表达，更是通用智能体的认知基石。因此，我们持续扩展Ling 2.0 系列模型的自然语言推理能力。Ling-1T沿用 Li…

在大型语言模型（LLM）的训练过程中，数据质量直接决定了模型的性能上限。即使拥有最先进的模型架构和训练算法，如果没有高质量的训练数据，也难以训练出优秀的语言模型。Common Crawl作为目前互联网上最大的公开网络爬虫数据集之一，为LLM训练提供了宝贵的资源。然而，从原始的Common Crawl数据中提取高质量的训练素材并非易事，需要经过严格的过滤和清洗。本文将全面探讨Common Crawl数据集的特性、过滤策略的设计原则、以及2025年最新的过滤技术，为构建高质量的LLM训练语料提供系统指导。

阿里通义实验室开源的音乐生成技术，支持通过简单描述快速生成多种风格的高质量音乐作品。