Qwen2.5-VL Technical Report
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。
weixin116大学生就业平台微信小程序+ssm(文档+源码)_kaic
本文介绍了一款大学生就业平台微信小程序的开发过程,涵盖开发环境、系统设计、实现与测试等方面。该小程序基于微信平台特性,采用MYSQL数据库存储数据,确保系统稳定与安全,同时满足学生、企业和管理员不同权限用户的功能需求。通过简化操作流程,实现了招聘信息查看、简历投递等实用功能,旨在为用户提供便捷高效的求职体验,符合“操作简单,功能实用”的设计理念。
weixin117新闻资讯系统设计+springboot(文档+源码)_kaic
本文介绍了一款基于微信小程序的新闻资讯系统,涵盖其开发全过程。该系统采用Java的SSM框架进行后台管理开发,使用MySQL作为本地数据库,并借助微信开发者工具确保稳定性。管理员可通过个人中心、用户管理等功能模块实现高效管理,而用户则能注册登录并查看新闻与视频内容。系统设计注重可行性分析(技术、经济、操作),强调安全性与数据完整性,界面简洁易用,功能全面,极大提升了信息管理效率及用户体验。关键词包括基于微信小程序的新闻资讯系统、SSM框架和MYSQL数据库。
weixin118电影院订票选座系统设计及实现+ssm(文档+源码)_kaic
本文介绍了一款基于微信小程序的电影院订票选座系统。该系统采用WXML、WXS、JS小程序语言开发,结合微信开发者工具和MYSQL数据库,实现了便捷的订票选座功能。用户无需下载安装,通过微信即可快速访问,操作简单高效。系统分为用户与管理员两大模块,支持电影信息查询、在线选座、订单管理等功能,同时确保数据安全与用户体验。经过可行性分析、功能设计、测试等环节,系统表现出良好的稳定性、实用性和可扩展性,为用户提供了一个全面、便捷的订票平台。
Qwen2.5-VL-32B: 更聪明、更轻量!
年前,阿里通义千问团队推出了 Qwen2.5-VL 系列模型,获得了社区的广泛关注和积极反馈。在 Qwen2.5-VL 系列的基础上,研究团队使用强化学习持续优化模型,并使用 Apache 2.0 协议开源 32B 这个备受喜爱的参数规模的新 VL 模型—— Qwen2.5-VL-32B-Instruct。相比此前发布的 Qwen2.5-VL 系列模型,本次推出的 32B 模型的特点如下:
DeepSeek-V3小版本升级,非推理模型王者归来
今天,DeepSeek低调地在魔搭社区开源 DeepSeek-V3-0324 模型,虽然官方低调称之为小版本升级,但能力提升一点也不小。
今日论文推荐:MAPS、RoboFactory、OpenVLThinker等
由 AIRI 和 MIPT 等机构提出的这项工作,聚焦于视觉编码器生成的大量视觉 token 如何在保持高质量表征的同时减少计算成本。他们提出了一种自适应 token 削减方法,通过结合自编码器和 Gumbel-Softmax 选择机制,筛选出最具信息量的 token。实验表明,在 OCR 任务中可削减超 50% 的视觉上下文而不损失性能,为高效多模态推理开辟了新方向。
4G显存部署Flux,2分钟Wan2.1-14B视频生成,DiffSynth-Engine引擎开源!
魔搭社区的开源项目 DiffSynth-Studio 自推出以来,凭借其前沿的技术探索和卓越的创新能力,持续受到开源社区的高度关注与广泛好评。截至目前,该项目已在 GitHub 上斩获超过 8,000 颗星,成为备受瞩目的开源项目之一。作为以技术探索为核心理念的实践平台,DiffSynth-Studio 基于扩散模型(Diffusion Model),在图像生成和视频生成领域孵化出了一系列富有创意且实用的技术成果,其中包括 ExVideo、ArtAug、EliGen 等代表性模块。
上周多模态论文推荐:MAPS、MapGlue、OmniGeo、OThink-MR1
由西安交通大学、新加坡国立大学和南洋理工大学联合提出,该工作推出了MAPS框架,利用基于Big Seven人格理论的七个智能体和苏格拉底式引导,解决多模态科学问题(MSPs)。通过四阶段求解策略和批判性反思智能体,MAPS在EMMA、Olympiad和MathVista数据集上超越当前最佳模型15.84%,展现了卓越的多模态推理与泛化能力。
用通义万象做一个动态海报庆祝4月24日中国航天日
这段文案描述了一幅动画海报的设计理念,融合传统与现代、科技与梦想。画面以上海黄浦江为背景,明月升起象征传统,火箭升空代表科技探索。穿着旗袍的女孩和多元人群展现文化传承,火箭化为飞船遨游宇宙寓意人类追求未知。古代天文仪器与现代科技呼应,体现历史与未来的对话。整体传达对科技成就的喜悦及对未来的美好期许,致敬中国科学家与宇航员,祝福祖国繁荣昌盛。
不写一行代码,用MCP+魔搭API-Inference 搭建一个本地数据助手! 附所有工具和清单
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。
今日论文推荐:DeepMesh、TULIP、Cube、STEVE及LEGION
由上海 AI 实验室、西安交通大学等机构提出的 φ-Decoding,是一种全新的推理时间优化策略。该工作通过前瞻采样和聚类技术,平衡了探索与利用的关系,显著提升了大语言模型(LLM)的推理性能。实验表明,其在七个基准测试中超越了强基线,且具备跨模型通用性和计算预算扩展性。
Crack Coder:在线面试“AI外挂”!编程问题秒出答案,完全绕过屏幕监控,连录屏都抓不到痕迹!
Crack Coder 是一款开源的隐形 AI 辅助工具,专为技术面试设计,支持多种编程语言,提供实时编程问题解决方案,帮助面试者高效解决问题。
阶跃星辰开源Step-Video-TI2V 图生视频模型介绍
在今年 2 月,阶跃星辰开源了两款 Step 系列多模态大模型——Step-Video-T2V 视频生成模型和 Step-Audio 语音模型,为开源社区贡献了自己的多模态力量。
RWKV-7革新序列建模,Impossible Videos探索超现实,Creation-MMBench点燃创意火花: 今日论文
由 RWKV 项目(Linux Foundation AI & Data)和 EleutherAI 等机构提出的 RWKV-7 "Goose",是一种全新的序列建模架构。它在30亿参数规模上刷新了多语言任务的下游性能纪录,媲美顶级英文语言模型,同时仅需恒定内存和推理时间。核心创新包括广义delta规则和上下文学习率优化,超越了传统Transformer的表达能力。作者还开源了3.1万亿token的多语言数据集和代码,助力社区研究。