低代码开发平台通过丰富的预训练模型库、高度灵活的预训练模型和强大的微调训练功能，简化深度学习项目开发。以阿里魔搭为例，提供大量预训练模型，支持快速迭代与实时反馈，减少从头训练的时间和资源消耗。开发者可轻松调整模型参数，适应特定任务和数据集，提升模型性能。ModelScope平台进一步增强这些功能，提供模型搜索、体验、管理与部署、丰富的模型和数据资源、多模态任务推理及社区协作，助力高效、环保的AI开发。

要在本地部署DeepSeek模型，需准备Linux（推荐Ubuntu 20.04+）或兼容的Windows/macOS环境，配备NVIDIA GPU（建议RTX 3060+）。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖，并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后，编写推理脚本进行测试，可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。

随着短视频、流媒体平台的爆发式增长，如何高效地索引和检索视频数据成为计算机视觉和多媒体领域的重要研究问题。视频哈希（Video Hashing） 是一种通过学习紧凑的二进制编码来高效索引和检索视频的技术，其核心目标是使哈希码的汉明距离（Hamming Distance）能够准确地反映视频之间的语义相似性。

2025 年 2 月 11 日，RWKV 基金会正式发布 RWKV-7-World-2.9B-V3 模型（以下简称 RWKV-7-2.9B）。

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。

AAAI 2025 论文 S5VH 提出基于选择性状态空间模型的高效自监督视频哈希方法，通过双向 Mamba 层和 Self-Local-Global 学习范式，显著提升视频检索性能与推理效率。

网络和科技的进步以及人们生活条件的提高都让计算机技术越来越平民化，深入日常生活中。网络更是成为生活的必备条件，大到国家单位、科研项目，小到大街小巷都充斥着网络的身影。在日常办公中，计算机起到了文字编辑、打印、信息检索、统计等的作用。使用计算机可以使日常繁杂的信息进行科学的加工，使信息变得更加的有序、可利用。计算机技术已成为热门。 正是因为网络、科技、计算机技术使现代人的生活和工作变得便利、轻松，给实体行业带来了巨大的冲击。人才招聘的日常工作也遇到了前所未有的挑战。现如今，对于招聘的管理有很多的局限性，究其原因是因为招聘管理的根本是信息的运动。在新时代的环境下，传统的管理方式不再满足用户的需求，

Satori 是由 MIT 和哈佛大学等机构联合推出的 7B 参数大型语言模型，专注于提升推理能力，具备强大的自回归搜索和自我纠错功能。

Airweave 是一个开源工具，能够将应用程序的数据同步到图数据库和向量数据库中，实现智能代理检索。它支持无代码集成、多租户支持和自动同步等功能。

LLaVA-Med是微软推出的小型多模态模型，专注于高效生成高质量的胸部X光放射学报告，支持快速临床部署。

ACE++ 是阿里巴巴通义实验室推出的升级版图像生成与编辑工具，支持多种任务，如高质量人物肖像生成、主题一致性保持和局部图像编辑。

Sonic 是由腾讯和浙江大学联合开发的音频驱动肖像动画框架，支持逼真的唇部同步、丰富的表情和头部动作、长时间稳定生成，并提供用户可调节性。

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。

Ola 是由清华大学、腾讯 Hunyuan 研究团队和新加坡国立大学 S-Lab 合作开发的全模态语言模型，支持文本、图像、视频和音频输入，并具备实时流式解码功能。

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。

近期，随着DeepSeek-R1爆火，学术界掀起一股复现DeepSeek-R1的浪潮，李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员以不到50美元的云计算费用，成功训练出了一个名为s1的人工智能推理模型。

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。

LIMO 是由上海交通大学推出的一种高效推理方法，通过极少量的高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。

AnythingLLM 是一个全栈应用程序，能够将文档、资源转换为上下文，支持多种大语言模型和向量数据库，提供智能聊天功能。

为文生图模型增加额外的控制条件一直是AIGC社区研究的重点之一，如ControlNet, IP-Adapter等一直是热门可控生成方法。近期，魔搭社区联合浙江大学对实体级可控文生图进行了探索，并开发了EliGen模型。

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。

我通过查看Hugging Face和Replicate上的排行榜，以及关注几位优质博主，来了解最新的实用模型。例如，注意到Omnihuman在排行榜上趋势良好，仅用两天就发布了相关网站，确保能快速跟进热门模型。

随着大模型（LLMs）的发展，AI 写作取得了较大进展。然而，现有的方法大多依赖检索知识增强生成（RAG）和角色扮演等技术，其在信息的深度挖掘方面仍存在不足，较难突破已有知识边界，导致生成的内容缺乏深度和原创性。

在数字化时代，新闻信息的指数级增长使得从海量文本中提取和整理历史事件的时间线变得至关重要。为了应对这一挑战，阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的中断者提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CH RONOS，源自希腊神话中的时间之神柯罗诺斯，该框架通过迭代多轮的自我提问方式，结合检索增强生成技术，从互联网上检索相关事件信息，并生成时间顺序的新闻摘要，为新闻时间线摘要生成提供了一种全新的解决方案。

两个月前，Qwen团队升级了 Qwen2.5-Turbo，使其支持最多一百万个Tokens的上下文长度。今天，Qwen正式推出开源的 Qwen2.5-1M 模型及其对应的推理框架支持。

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。

本文提出了一种高效的多模态大模型，多阶段去除冗余视觉token——MustDrop。多模态大模型中的视觉tokens通常表现出显著的空间和时间冗余，并且大模型的大部分输入令牌是视觉tokens，这极大程度上影响了多模态大模型推理效率。