开源大模型

mHC架构：用数学约束驯服超宽残差，大模型训练的新范式过去十年，深度学习的演进在很大程度上依赖于残差连接这一简洁却强大的机制。它像一条隐形的缆绳，将深层网络中的信号牢牢稳住，使梯度不至于在反向传播中湮灭或爆炸。然而，随着模型规模不断逼近万亿参数量级，传统的残差结构开始显露其局限性——信息通道太窄，表达能力受限。于是，超连接（Hyper-Connections, HC）应运而生，试图通过拓宽残差流来释放模型潜力。但现实很快给出了教训：更宽的残差流带来了剧烈的数值不稳定性与系统资源瓶颈。如何在保留超连接优势的同时，重新找回那种“恒等映射”般的稳定性？这正是Dee

大语言模型（LLM）进阶：从闭源大模型 API 到开源大模型本地部署，四种接入路径全解析摘要：在 2025 年的今天，大模型（LLM）已经成为开发者的标配工具。但面对 OpenAI、国产模型、本地部署等多种技术路径，开发者该如何抉择？本文将从工程实践角度，深入剖析国际主流 API、国产 API、本地开源部署以及聚合 API 四种主流方案的优劣，并提供完整的 Python 实战代码，助你构建最优的 AI 应用架构。

小米具身大模型 MiMo-Embodied 发布并全面开源：统一机器人与自动驾驶目录前言一、核心洞察：为何机器人应该学习“开车”？二、创新核心：一套为通用智能设计的“四步教学法”三、成果如何？29 项测试领先的“六边形战士”

Meta开源SAM 3D，如何教会 AI “想象”三维世界目录前言一、SAM 3D 是什么？从“看图”到“脑补”的进化二、为何从 2D 到 3D 如此困难？——“数据沙漠”的诅咒

开源模型登顶？Kimi K2 Thinking 实测解析：它真能超越 GPT-5 吗？过去两年，国产大模型的发展轨迹清晰可见：从早期对标 ChatGPT 的追赶式创新，到如今在推理架构、训练策略和开源生态上走出自己的路径。我们不再只是“复刻”国外模型的能力，而是在某些关键维度——比如长链条推理、工具调用效率、本地部署友好性——开始形成差异化优势。Kimi K2 Thinking 的出现，正是这一趋势的集中体现。它宣称在多个权威榜单上超越 GPT-5 和 Claude 4.5 Sonnet，这在开源领域尚属首次。作为长期关注企业级 AI 落地的技术实践者，我既兴奋又警惕。兴奋在于，一个真正可

金融RAG落地之痛：不在模型，而在数据结构过去两年，大模型在企业内部掀起了一轮又一轮“智能问答”热潮。尤其在金融行业，从银行到保险、证券、资管，几乎每个机构都在尝试构建自己的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，希望用AI快速响应客户或员工关于产品条款、监管政策、风险说明等问题。但现实很骨感：很多团队投入大量人力搭建了完整链路，结果上线后却发现，问答质量忽高忽低，错误频出，甚至不如人工查阅效率高。我接触过不下十家金融机构的技术负责人，他们反复提到同一个困惑：“模型没换，架构也没问题，为什么效果就是上不去？”

LLaVA-OV：开源多模态的“可复现”革命，不只是又一个模型在大模型狂飙突进的今天，开源社区似乎陷入一种奇特的悖论：模型权重免费公开，但真正能复现结果的人寥寥无几。你下载一个号称“SOTA”的多模态模型，跑起来却发现效果平平；想自己训练？数据来源模糊、训练脚本缺失、超参配置像谜语——开源成了“半开源”，复现成了玄学。这种困境，在视觉语言模型（VLM）领域尤为突出。

MiniCPM-V 4.0开源，号称是手机上的GPT-4V目录前言一、“小钢炮”的逆袭：4B参数如何比肩云端巨头？二、告别“暖手宝”：为手机而生的极致效率三、最好的开源，是让你“开箱即用”：开发者的福音CookBook

GPT-OSS重磅开源：当OpenAI重拾“开放”初心目录前言一、gpt-oss是什么？一份人人都能拆开的AI大礼包二、它究竟有多强？一个会思考、会动手的“数字伙伴”

中科院开源HYPIR图像复原大模型：1.7秒，老照片变8K画质目录前言一、告别“龟速”艺术家，拥抱“闪电”打印机二、不止是高清：它看得懂文字，更能理解你的心意2.1 首先，它是位“文字保卫者”

【源力觉醒创作者计划】百度携文心 4.5 入局，开源大模型市场再添一员猛将，与 Qwen3 对比如何？🌟 嗨，我是IRpickstars！🌌 总有一行代码，能点亮万千星辰。🔍 在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。

文心4.5开源模型部署实践文心4.5开源模型部署实践该命令用于通过 FastDeploy 框架部署百度 ERNIE-4.5 大模型服务，并兼容 OpenAI API 协议。以下是参数详解：

DeepSeek V3 0324：在Mac Studio上点燃的AI核爆2025年3月25日，DeepSeek在Hugging Face上悄然上传了一个名为V3 0324的模型，没有预热、没有发布会，甚至没有一张产品海报。但6850亿参数的庞然大物，却在AI圈引发了链式反应。开发者们像发现新大陆般涌入仓库——这个被戏称为“参数怪兽”的模型，竟在售价9499美元的苹果Mac Studio上实现了本地化推理，且速度达到每秒20个token。

Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API一句话简介：基于 QwQ 32B 大语言模型的完全免费、无限制、无需注册登录的分布式 AI 算力平台。

Llama最新开源大模型Llama3.1Meta公司于2024年7月23日发布了最新的开源大模型Llama 3.1，这是其在大语言模型领域的重要进展。以下是关于Llama 3.1的详细介绍：

Tülu 3：重新定义开源大模型的后训练范式在大型语言模型（LLM）的发展历程中，预训练阶段往往受到最多关注，动辄需要数百万美元算力投入和数万亿token的训练数据。然而，一个鲜为人知但同样关键的事实是：预训练完成的模型实际上并不能直接投入使用。这些"原始"模型往往缺乏安全保障，也无法有效理解和执行人类指令。这就是为什么后训练（Post-training）环节在当代AI发展中占据着举足轻重的地位。

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零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - OllamaOllama 是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46k star。

开源VS闭源：谁更能推动AI技术的普及与发展？在人工智能（AI）技术的浪潮中，开源与闭源两种模式一直并存，并各自在推动AI技术普及与发展上发挥着重要作用。然而，关于哪种模式更能有效地推动AI技术的普及与发展，一直存在着激烈的讨论。本文将深入探讨开源与闭源在AI领域的优劣势，结合多业务场景及其解决方案，分析它们各自的发展挑战，并展望未来的规划。

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大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer 。

我是有底线的