天工AI：统一像素级视觉LLM发布
如何构建一个统一的像素级视觉大语言模型（LLM），以理解和执行多种视觉任务？论文提出了VITRON，一个统一的像素级视觉LLM，通过引入混合指令传递方法和跨任务协同模块，支持从视觉理解到视觉生成、从低层次到高层次的一系列视觉任务。
【LLM论文日更】LongReward：利用人工智能反馈改进长上下文大语言模型
未来的工作将致力于训练更小的长上下文奖励模型，探索更长序列和更大规模模型的长上下文对齐。总体而言，LongReward方法不仅显著提高了长上下文LLMs的性能，还增强了其遵循短指令的能力，并且可以与标准的短上下文DPO结合使用，不会影响各自方法的性能。：将LongReward与离线RL算法DPO结合
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Gradio
使用Gradio快速体验Qwen2.5-7B-Instruct与vllm集成推理的效果。
Nature新晋子刊！一年直升1区TOP，IF还在蹭蹭涨！赶紧抓住扩刊红利期
而言当然是低很多，但是预计明年IF值能破10分，现在有扩刊趋势，各位同领域的学者们可考虑一下这本潜力新刊！此刊作为Nature旗下的新晋期刊，在影响力和排名上表现良好，影响因子8.1分，属于地球科学1区Top期刊。《通讯地球与环境》创办于2020年，是Nature旗下的新晋期刊，位于中科院1区Top
2区TOP审稿“超亲民”！平均5天就上线！硕博友刊不是吹的~
的理论贡献，包括但不限于：架构、学习方法、网络动态分析、学习理论、计算学习理论、模糊逻辑、遗传算法、信息论、机器学习、神经生物学和模式识别的跨学科主题。期刊自2015年突破1000篇后，就“刹不住车”，曾一度直线上升到1800+后，本以为会持续扩刊，可是后续经过积极地调整，最近一年的发文量又回归了。
Ovis: 多模态大语言模型的结构化嵌入对齐
通过创新的视觉标记和嵌入查找表，Ovis有效整合了视觉信息与文本分析，展现出在多模态基准测试中的卓越表现。这一成果不仅推动了多模态模型的发展，也为相关领域的研究提供了重要参考，具有广泛的影响力。今天，我将分享一项重要的研究，Ovis：结构化嵌入对齐用于多模态大语言模型。1.获取公众号接入ChatGP
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现离线推理-CPU版本
使用CPU将Qwen2.5-7B-Instruct模型与vLLM框架进行有效整合（使用vLLM框架，能为模型推理提供强有力的支持，使得在CPU上执行的模型不仅能保持较高的准确率，还能在资源有限的条件下，实现快速响应，充分释放潜在价值）
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与sglang实现推理加速的正确姿势
Qwen2.5-7B-Instruct集成sglang，构建多样化的语言模型应用。
个性化大语言模型：PPlug——让AI更懂你
在当今数字化转型的时代，大型语言模型（LLMs）已经成为了不可或缺的工具，它们在自然语言理解、生成和推理方面展现了非凡的能力。然而，这些模型普遍采用的是“一刀切”的方式，即对于相同的输入给予所有用户相似的响应。这种方式虽然能够满足大多数情况下的需求，但在需要根据个人偏好定制内容的情境下就显得力不从心
如何在Windows和Linux系统中通过ollama部署qwen大语言模型，并实现open-webui的访问
如何在Windows和Linux系统中通过ollama部署qwen大语言模型，并实现open-webui的访问
AI大语言模型进阶应用及模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建技术
在过去几年中，人工智能领域的发展迅猛，尤其是大语言模型的应用，为各行各业带来了前所未有的创新与突破。从ChatGPT-3.5的推出到GPT Store的上线，再到最新的多模态交互ChatGPT-4o，OpenAI不断引领科技潮流，推动AI生态系统的构建。深入理解和掌握大语言模型的前言技术，涵盖了提示
为什么说AI颠覆了用户场景？
AIGC时代，所有软件都有机会重塑一遍
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现离线推理-降本增效（一）
将Qwen2.5模型与vLLM框架进行有效整合，通过离线推理为实际项目带来更大的价值。
ChatGPT-4o丨AI大语言模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建、多模态、时间序列、目标检测及语义分割
ChatGPT-4o丨AI大语言模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建、多模态、时间序列、目标检测及语义分割
open-web UI 实用指南
open-web UI 类似于chatgpt的界面,可以私有化模型本地部署，也可以用商业模型.本文只是用开源模型. 它以实现AI聊天 ， AI 翻译 ， 语音转文本， 文本转语音， 文生图，代码助手，可谓利器。
人工智能-大语言模型-微调技术-LoRA及背后原理简介
大语言模型的微调技术LoRA及成功背后原理分析文章。
AI智能聊天问答系统源码+AI绘画系统+图文搭建部署教程，文生图图生图，TTS语音识别输入，AI智能体，文档分析
SparkAi创作系统是一款基于ChatGPT和Midjourney开发的智能问答与绘画平台，旨在为B端和C端用户提供一站式AI解决方案。系统集成了AI大模型问答、AI绘画、专业级AI视频生成、文档分析、多模态图像理解、TTS语音合成与语音识别、AI换脸等功能。支持AI智能体应用（包括GPTs和Pr
paddle nlp 3.0 全面拥抱开源大模型
阿里云通义千问（Qwen2）是阿里云推出的一系列先进的大型语言模型，涵盖了从轻量级到超大规模的各种模型，包括混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）。Qwen2系列在多个自然语言处理任务上展现了卓越的性能，并且在一些基准测试中表现出了对比前沿开源模型和商业模型的竞争力。Qwen
AI大神 Sebastian Raschka 发布新书《从零开始构建大语言模型》
书的地址：https://livebook.manning.com/book/build-a-large-language-model-from-scratch/这本书用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段，从最初的设计和创建，到采用通用语料库进行预训练，一直到针对特定任务进行微调。配套的代码：htt
开源模型应用落地-模型微调-模型研制-模型训练（二）
通过微调让预训练模型更好地适应各种特定任务的要求
