Flame 是一款开源的多模态 AI 模型，能够将 UI 设计图转换为高质量的现代前端代码，支持 React 等主流框架，具备动态交互、组件化开发等功能，显著提升前端开发效率。

很高兴向大家宣布，ModelScope AIGC 专区的工作流功能正式上线！

Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架，帮助开发者高效构建基于大模型的 AI 应用。支持组件化设计、流式处理和可视化开发工具。

近日，上海人工智能实验室（上海AI实验室）重磅开源发布了多模态大模型书生·万象 InternVL3.5，通过创新的级联式强化学习（Cascade RL）、动态视觉分辨率路由与解耦部署架构，实现推理能力、部署效率与通用能力的全面升级。

Flux.1 Kontext [dev] 开源模型大家都用上了吗？小编汇总了3个使用教程，打包送上！

Botgroup.chat 是一款基于 React 和 Cloudflare Pages 的开源 AI 聊天应用，支持多个 AI 角色同时参与对话，提供类似群聊的交互体验。

FacePoke是一款基于AI技术的开源实时面部编辑工具，支持通过拖拽操作调整头部朝向和面部表情，适用于多种场景。

Open Deep Research 是一个开源的 AI 智能体，支持多种语言模型，具备实时数据提取、多源数据整合和AI推理功能。

MemOS 正式上线魔搭社区 MCP 广场，作为首个大模型记忆操作系统，支持标准化记忆读写，7天调用量超14.9万次。开发者可一键集成，让AI具备持久化、可调度的记忆能力，实现连续思考与长期进化。

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。

在2025年，大型语言模型（LLM）已成为企业数字化转型的核心驱动力，但随之而来的安全挑战也日益严峻。数据显示，全球每月监测到超过50万次针对大语言模型的越狱攻击，这些攻击利用LLM的"黑箱"特性和自主生成能力，突破了传统安全边界。特斯拉自动驾驶系统因对抗性贴纸导致12%测试场景意外加速、加拿大航空聊天机器人误导票价信息被勒令退款、韩国初创公司因AI数据泄露被罚9.3万美元、谷歌Bard曾因错误信息导致市值缩水1000亿美元等真实案例，都凸显了LLM安全的重要性

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。

DeepEP 是 DeepSeek 开源的首个专为混合专家模型（MoE）训练和推理设计的通信库，支持高吞吐量、低延迟通信，优化 NVLink 和 RDMA 网络性能。

本文介绍了如何获取和利用现有的大模型资源，结合魔笔低代码，低成本、高效率地打造一个 AI 春节贺卡生成器。

今天，通义万相的视频生成模型又开源了！本次开源Wan2.2-S2V-14B，是一款音频驱动的视频生成模型，可生成影视级质感的高质量视频。

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。

还在为大模型开发的复杂技术栈、框架不兼容和工具调用问题头疼吗？MCP（Model Context Protocol servers）来拯救你了！它用统一的技术栈、兼容主流框架和简化工具调用的方式，让大模型开发变得简单高效。

SkyReels-A1 是昆仑万维开源的首个 SOTA 级别表情动作可控的数字人生成模型，支持高保真肖像动画生成和精确的表情动作控制。

在人工智能领域快速发展的今天，大语言模型（LLM）已经成为自然语言处理的核心驱动力。随着GPT系列、PaLM、LLaMA等模型的涌现，大模型的通用能力得到了显著提升。然而，在实际应用中，我们经常面临一个关键挑战：如何使通用大模型更好地适应特定领域的专业知识和任务需求？持续预训练（Continual Pre-training）与领域适应（Domain Adaptation）技术正是解决这一问题的关键路径。

在人工智能与移动计算深度融合的今天，将大语言模型(LLM)部署到移动端和边缘设备已成为行业发展的重要趋势。TensorFlow Lite作为专为移动和嵌入式设备优化的轻量级推理框架，为开发者提供了将复杂AI模型转换为高效、低功耗边缘计算解决方案的强大工具。随着移动设备硬件性能的不断提升和模型压缩技术的快速发展，2025年的移动端LLM部署已不再是遥远的愿景，而是正在成为现实的技术实践。

随着2025年大语言模型技术的持续突破和规模化应用，计算资源已成为推动AI发展的关键驱动力。从最初的CPU计算，到GPU加速，再到专用AI加速器的崛起，大语言模型的计算需求正在重塑全球数据中心的基础设施架构。当前，全球AI半导体市场规模预计在2027年将达到2380亿美元（基本情境）甚至4050亿美元（乐观情境），这一增长背后，是大语言模型对计算能力、内存带宽和能效比的极致追求。

本文介绍了一款基于微信小程序的校园二手物品交易平台的开发与实现。该平台采用Java语言开发服务端，使用MySQL数据库进行数据存储，前端以微信小程序为载体，支持管理员和学生两种角色操作。管理员可管理用户、商品分类及信息、交易记录等，而学生则能注册登录、发布购买商品、参与交流论坛等。系统设计注重交互性和安全性，通过SSM框架优化开发流程，确保高效稳定运行，满足用户便捷交易的需求，推动校园资源共享与循环利用。

ModelScope 社区基于优秀的开源可视化AI应用编排工具 Langflow 搭建了创空间，以方便社区开发者基于社区开源模型及免费魔搭 API-Inference，快速创建Agent应用、RAG应用并将其部署为API服务。