Baichuan-Audio 是百川智能推出的端到端音频大语言模型，支持无缝集成音频理解和生成功能，实现高质量、可控的实时中英双语对话。

Repomix 是一款强大的工具，能够将整个代码库打包成AI友好的单个文件，支持多种输出格式和安全检查。

Spring Data JPA通过注解简化数据库操作，实现实体与表的映射。常用注解包括：`@Entity`、`@Table`定义表结构；`@Id`、`@GeneratedValue`配置主键策略；`@Column`、`@Transient`控制字段映射；`@OneToOne`、`@OneToMany`等处理关联关系；`@Enumerated`、`@NamedQuery`支持枚举与命名查询。合理使用可提升开发效率与代码可维护性。（238字）

在大语言模型（LLM）的生产环境部署中，系统的可靠性和稳定性至关重要。随着LLM应用场景的不断扩展，从简单的文本生成到复杂的多模态交互，用户对服务可用性和响应质量的要求也日益提高。据2025年最新的AI服务可用性报告显示，顶级AI服务提供商的SLA（服务级别协议）承诺已达到99.99%，这意味着每年的计划外停机时间不得超过52.56分钟。

在云原生时代，成本优化已成为企业IT基础设施管理的核心挑战之一。随着AI和机器学习工作负载的激增，云资源成本占企业IT预算的比例持续上升，如何在保证服务质量的同时实现显著的成本节约，成为技术团队面临的紧迫问题。根据最新的Datadog云成本报告显示，截至2025年，平均有83%的容器支出被闲置资源浪费，而GPU实例支出在过去一年中增长了40%，已占计算成本的14%。在这样的背景下，深入理解和应用Spot实例和预留实例等成本优化策略，对于任何使用云服务的组织都具有重大的经济意义。

在2025年的大模型(LLM)开发实践中，数据和模型的版本控制已成为确保项目可重复性和团队协作效率的关键环节。与传统软件开发不同，LLM项目面临着独特的数据版本控制挑战：

视觉语言大模型（VLM）已经成为智能系统的关键基石。随着真实世界的智能任务越来越复杂，VLM模型也亟需在基本的多模态感知之外，逐渐增强复杂任务中的推理能力，提升自身的准确性、全面性和智能化程度，使得复杂问题解决、长上下文理解、多模态智能体等智能任务成为可能。

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。

随着通义万相Wan2.1 在社区的热度持续上涨，魔搭创空间的体验Demo（https://modelscope.cn/studios/Wan-AI/Wan-2.1）已经排起长队。

在2025年的大语言模型（LLM）开发领域，框架选择已成为项目成功的关键决定因素。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，选择一个既适合研究探索又能支持高效部署的框架变得尤为重要。PyTorch和TensorFlow作为目前市场上最主流的两大深度学习框架，各自拥有独特的优势和生态系统，也因此成为开发者面临的经典选择难题。

今天，面壁智能正式开源 8B 参数的面壁小钢炮 MiniCPM-V 4.5 多模态旗舰模型，成为行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型，看得准、看得快，看得长！高刷视频理解、长视频理解、OCR、文档解析能力同级 SOTA，且性能超过 Qwen2.5-VL 72B，堪称最强端侧多模态模型。

阿里云Quick BI是一款企业级智能BI工具，融合大模型技术实现自然语言交互、自动化洞察与预测分析。支持多源数据接入，提供50+图表类型及行业模板，助力敏捷业务分析与AI增强决策。相比Tableau、Power BI等竞品，Quick BI以云原生低成本和通义大模型优势脱颖而出，适用于零售、金融等领域，推动数据民主化与智能化转型。推荐已使用阿里云生态的企业采用，分阶段推广功能以最大化价值。

在2025年的大模型(LLM)开发实践中，实时监控已成为确保模型训练效率和生产部署稳定性的关键环节。与传统软件开发不同，LLM项目面临着独特的监控挑战

本文探讨了如何利用能够根据自然语言提示执行命令、管理基础设施和自动部署的 AI 技术，来革新 DevOps 流程。通过模型上下文协议（MCP），AI 助手不仅能回答问题，还能直接操作终端、编辑文件并管理开发环境，从而简化复杂的 DevOps 任务，提高效率并降低错误率。

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：📟4924个模型，📁357个数据集，🎨99个创新应用，📄 9篇内容：

ReCamMaster 是由浙江大学与快手科技联合推出的视频重渲染框架，能够根据用户指定的相机轨迹重新生成视频内容，广泛应用于视频创作、后期制作、教育等领域，提升创作自由度和质量。

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和个人开始探索如何利用深度学习模型来提升业务效率和用户体验。阿里云推出的【零门槛、轻松部署您的专属 DeepSeek 模型】解决方案为用户提供了多种便捷的部署方式，包括**基于百炼 API 调用满血版、基于人工智能平台 PAl 部署、基于函数计算部署以及基于 GPU 云服务器部署**。本文将从多个维度对这些部署方式进行详细评测，并分享个人的实际体验和观点。

混元 Video 模型自发布以来，已成为目前效果最好的开源文生视频模型，然而，这个模型极为高昂的硬件需求让大多数玩家望而却步。魔搭社区的开源项目 DiffSynth-Studio 近期为混元 Video 模型提供了更高效的显存管理的支持，目前已支持使用24G显存进行无任何质量损失的视频生成，并在极致情况下，用低至 6G 的显存运行混元 Video 模型！

Java中的“TimeoutException”通常在操作超时未完成时抛出。解决方法包括：增加超时时间、优化代码逻辑减少执行时间、使用异步处理或线程池提高效率。

在2025年，大型语言模型（LLM）的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数，训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式策略，从基础的数据并行到最先进的ZeRO优化技术，为读者提供全面且实用的技术指南。

在现代大型语言模型（LLM）部署架构中，缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长，如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库，因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项，已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。

在2025年的大模型开发环境中，云端开发平台已经成为开发者的首选。随着大模型规模的不断扩大，本地开发环境往往难以满足训练和推理的需求，而云端平台提供了强大的计算资源、灵活的扩展能力和便捷的协作功能。在众多云端开发平台中，Amazon SageMaker和Google Colab凭借各自的优势，成为了大模型开发者最常用的两个选择。

AI 编程助手已成为开发者不可或缺的伙伴，但一个核心问题也随之而来：我们该如何衡量它们真正的代码实力？现有 Benchmark（基准测试）正面临严峻挑战——数据污染、测试用例不足等问题频出，导致模型排