语言模型

如何在ComfyUI中配置LTX-2:2026年AI视频生成完整指南LTX-2代表了开源AI视频生成领域的重大突破。由Lightricks开发,这个190亿参数的扩散变换器模型能够在单次运行中生成同步的视频和音频,创造出以前只有专有系统才能实现的连贯多媒体体验。凭借原生ComfyUI集成和NVIDIA优化的检查点,LTX-2将专业级视频生成带到了消费级硬件上。

【文献笔记】Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model CapabilitiesMixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities

我的offer在哪里

Unsloth，为大语言模型（LLM）微调设计的高效开源框架Unsloth 解决了传统 LLM 微调的两大痛点：Unsloth 支持 Linux/Windows（WSL2）/Colab，推荐用 Python 虚拟环境安装：

爱学习的张大

Language Models are Unsupervised Multitask Learners（翻译）问答、机器翻译、阅读理解和文本摘要等自然语言处理任务，通常是通过在特定任务数据集上进行监督学习来实现的。我们的研究表明，当语言模型在一个名为 WebText、包含数百万网页内容的新型数据集上完成训练后，无需任何显式监督，就能自主习得这类任务的处理能力。当给定一篇文档和若干问题作为输入条件时，该语言模型在 CoQA 数据集上生成的答案可达到 55 的 F1 值 —— 在未借助 12.7 万余条训练样本的情况下，其性能已持平甚至超越了 4 个基线系统中的 3 个。语言模型的容量是实现零样本任务迁移的关键所在，

【AI 学习】AI提示词工程：从入门到实战的全栈指南在大模型主导的 AI 应用中，提示词（Prompt）已成为连接人类意图与机器输出的核心媒介。无论是代码生成、文档写作还是数据分析，精准的提示词设计直接决定了 AI 输出的质量与效率。据统计，经过优化的提示词可使 AI 响应准确率提升 70% 以上，这使得 “提示词工程” 成为开发者和技术爱好者的必备技能。以文本生成任务为例，简单的提示词 “写一篇文章” 得到的结果往往宽泛而缺乏针对性；而 “以科技创业为主题，写一篇 1500 字左右，包含市场分析、创业挑战和应对策略的文章”，则能引导 AI 生成更符合需

数据分享者

对话对齐反馈数据集：12000+高质量人类-助手多轮对话用于RLHF模型训练与评估-人工智能-大语言模型对齐-人类反馈强化学习-训练符合人类期望的对话模型在人工智能领域，大语言模型的对齐问题一直是研究的核心挑战之一。为了使模型生成的内容更符合人类价值观、更安全可靠，研究者们提出了多种对齐技术，其中人类反馈强化学习（RLHF）是当前最有效的方法之一。RLHF需要高质量的人类反馈数据，包括对模型输出的比较、排序和评价。对话对齐反馈数据集正是为满足这一需求而构建的，它包含了大量经过人工标注的高质量对话样本，为RLHF模型的训练和评估提供了坚实的基础。

黑客思维者

二次函数模型完整训练实战教程，理解非线性模型的拟合逻辑（超详细，零基础可懂）本次我们以二次函数 y = 2x² + 3x + 4 为例，完整演示“不知道函数形态时，如何从数据到模型的全流程”——包括数据生成、可视化、模型选择、训练、评估、结果解读，每一步都拆解到零基础能看懂的程度。

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大语言模型能够理解的11种文件格式在大语言模型广泛应用于 RAG、数据分析、自动化报告生成的今天，我们往往忽视了数据呈现格式对模型理解能力的影响。无论是 CSV、JSON、Markdown 还是 YAML，不同的结构化数据表示方式，不仅影响模型的理解准确率，还直接关系到推理成本。

【开源免费】使用 Python + Whisper + PyDub 自动切割长音频文件从 FFmpeg官网下载FFmpeghttps://ffmpeg.org/download.html解压后将 bin 目录路径添加到系统环境变量 PATH 中，如下图所示

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【南京大学-李文斌-arXiv25】超高分辨率遥感多模态大语言模型基准测试文章：A Benchmark for Ultra-High-Resolution Remote Sensing MLLMs

【文献阅读】ARB-LLM: Alternating Refined Binarizations for Large Language Models❤️本内容仅供本人阅读、学习，如有侵权，联系即删❤️1 上海交通大学、2 苏黎世联邦理工学院、3 联想研究院

2025年大语言模型技术全景报告主题：推理范式转移、智能体工程化与全球算力新格局2025年，人工智能领域经历了一场深刻的范式转移，其震荡波及了技术架构、应用开发、商业模式乃至地缘政治格局。

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Qwen3-VL在华为昇腾 NPU 910B4 vLLM-Ascend完整部署指南本文档详细说明如何在华为昇腾 NPU (910B4) 上部署和运行 Qwen3-VL-8B-Instruct 多模态大语言模型，基于 vLLM Ascend 推理框架。

ragflow 构建本地知识库指南目录1. 安装基础环境2. 安装vllm启动本地模型3. 配置本地知识库4. 扩展官方文档 https://ragflow.com.cn/docs/