近期，Qwen 发布了 QwQ-32B - 一个在许多基准测试中性能可与 DeepSeek-R1 相媲美的推理模型。

Probly 是一款结合电子表格功能与 Python 数据分析能力的 AI 工具，支持在浏览器中运行 Python 代码，提供交互式电子表格、数据可视化和智能分析建议，适合需要强大数据分析功能又希望操作简便的用户。

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。

本文介绍了基于ModelScope MCP协议的AI视频生成解决方案，涵盖核心机制解析、零代码工作流搭建、性能优化策略及全链路异常处理。通过统一上下文描述符抽象异构AI服务，实现图像生成、语音合成与视频剪辑的自动化编排。结合缓存优化与错误重试机制，大幅提升生成效率（如5分镜视频从91.7s降至22.4s）。最后展示《夏日海滩》生成案例，并探讨个性化风格迁移与商业场景集成等进阶方向，揭示零代码本质为服务、流程与资源的三层抽象。

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。

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。

AI-Infra-Guard 是腾讯开源的高效、轻量级 AI 基础设施安全评估工具，支持 28 种 AI 框架指纹识别和 200 多个安全漏洞数据库，帮助用户快速检测和修复 AI 系统中的安全风险。

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。

Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架，帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用，支持多种工具和服务集成。

DashInfer-VLM是一个针对于视觉多模态大模型VLM的推理架构，特别优化了Qwen VL模型的推理加速，DashInfer-VLM和其他的VLM的推理加速框架最大的区别是， 它把VIT部分和LLM部分进行了分离，并且VIT和LLM的运行是并行运行，不互相干扰。

在大型语言模型（LLM）时代，提示工程（Prompt Engineering）已成为释放模型潜力的关键技能。其中，Few-Shot Prompting作为一种强大的技术，通过提供少量高质量的示例，显著提升模型在复杂任务上的性能。2025年，随着模型规模和能力的持续增长，Few-Shot Prompting技术也在不断演进，从简单的示例提供发展到更加精细化的优化策略。

随着大型语言模型（LLM）技术的迅速发展，Hugging Face的Transformers库已经成为LLM开发和应用的标准工具包。作为一个开源的深度学习库，Transformers提供了丰富的预训练模型、统一的接口设计以及强大的生态系统，使得研究人员和开发者能够便捷地构建、训练和部署各类语言模型。2025年，Transformers库已经发展到5.x系列，不仅支持最新的GPU架构和量化技术，还提供了更完善的分布式训练能力和内存优化方案。

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。

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。

继阿里的通义万相wan2.1模型之后，腾讯混元又出大招，重磅发布HunyuanVideo-I2V图生视频模型。

今天，Qwen团队发布了一系列展示 Qwen2.5-VL 用例的Notebook，包含本地模型和 API 的使用。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理、多模态理解等领域展现出惊人的能力。然而，将这些模型从实验室环境部署到实际生产系统中，面临着诸多挑战。根据2025年最新研究数据，大模型部署的主要挑战包括：

FLUX模型又又又更新了！ 黑森林联合Krea发布了文生图模型Flux.1 Krea Dev，这是目前最好的开源文生图模型。 魔搭社区第一时间上线Flux.1 Krea Dev，快来AIGC专区抢先体验图片

2025魔搭MCP&Agent挑战赛正式拉开帷幕！这是一场聚焦MCP协议生态与Agent应用落地的顶级开发者盛会，旨在推动工具标准化与智能体场景创新，探索AI开发者在终端硬件的创新实践。

MiniCPM-o 2.6 是 MiniCPM-o 系列的最新、性能最佳模型。该模型基于 SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M 和 Qwen2.5-7B 构建，共 8B 参数，通过端到端方式训练和推理。相比 MiniCPM-V 2.6，该模型在性能上有了显著提升，并支持了实时语音对话和多模态流式交互的新功能。

阿里Qwen2.5大模型开源免费，适合编程应用。在Ollama平台下载时，推荐选择带有“cline”字样的Qwen2.5-Coder版本，仅需额外下载适配文件，无需重复下载模型文件。Ollama环境永久免费，配置简单，效果出色，适合开发者使用。

在人工智能技术快速发展的今天，单一模态的语言模型已经无法满足日益复杂的应用需求。2025年，多模态大型语言模型(MLLM)的崛起标志着AI技术进入了一个新的发展阶段，特别是在图像理解与文本生成的结合方面取得了突破性进展。本文将深入剖析多模态LLM的技术原理、架构设计、性能评估及实际应用案例，探讨视觉-语言融合技术如何重塑AI应用的边界，以及在未来发展中面临的挑战与机遇。

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。

AI Shell 是一款强大的 CLI 工具，将人工智能直接集成到命令行中，帮助用户提高生产力。AI Shell 支持多种 AI 模型和助手，通过多代理框架提供丰富的功能和灵活的使用模式。

在大规模语言模型（LLM）的训练过程中，评估模型性能是一个至关重要但常被简化处理的环节。2025年的研究表明，仅依赖单一指标（如困惑度）来判断模型质量已经无法满足复杂应用场景的需求。困惑度作为语言模型训练中最核心的评估指标，其与下游任务表现之间的关系远比直觉更复杂。本文将深入剖析困惑度的数学原理、计算方法、优化策略，以及其与各类下游任务表现的相关性分析，为大规模语言模型的训练优化提供全面的技术指导。

视觉语言大模型（VLM）已经成为智能系统的关键基石。

本文探讨了Qwen2.5大模型在车险理赔领域的应用，特别是通过微调模型来优化理赔流程、提高反欺诈能力。文章介绍了车险理赔的数据特点和业务流程，展示了如何准备数据、微调模型，并进行了模型评估和部署的示例。通过这些方法，Qwen2.5能够显著提升理赔效率和准确性，减少人工干预。

“NoSuchElementException”是Java编程中常见的异常之一，通常发生在尝试从集合或迭代器中获取不存在的元素时。本文将介绍该异常的原因、常见场景及解决方法，帮助开发者有效应对这一问题。