多模态大语言模型的技术演进聚焦于架构优化与训练创新。文章系统梳理了五大核心突破：建模范式从外部集成发展为原生统一；视觉编码器从单一特征升级为解耦表示；模态对齐机制从线性投影演变为MoE连接器；生成范式从自回归拓展到流模型；训练方法从两阶段改进为多阶段渐进式。这些技术革新共同构成了现代多模态大语言模型强大能力的底层支撑，揭示了其发展的"第一性原理"。

AI应用开发迎来拐点：Skill标准化与OpenCode开源生态推动个人AI普及 摘要：AI领域正经历从复杂提示词到标准化Skill的转变，结合OpenCode开源平台，极大降低了AI应用开发门槛。Skill将AI能力封装为可复用模块，OpenCode则提供多模型支持的开源框架。通过LazyLLM提供的Skill库，开发者可快速构建复杂AI应用，如标书合规审核系统。这种"模块化能力+开源

本文详细阐述了Deepseek大模型在企业核心业务中的智能化落地应用。内容涵盖办公系统（OA）、人力资源、财务管理、行政管理、项目管理及客户资源管理六大领域，具体展示了AI在流程审批、智能招聘、财务风控、资产全生命周期管理及精准客户画像等场景的实战方案。文章旨在通过私有化部署与数据建模，帮助企业降本增效，实现数字化转型。

字节跳动发布《RAG实践手册》，系统展示其国内最大规模RAG系统的实战经验。该技术通过"查阅资料"提升AI回答准确率30%以上，降低幻觉现象。文章详解四层架构（数据层、索引层、检索层、生成层）及抖音电商、飞书等业务场景应用案例，探讨多模态融合、成本管控等技术挑战与未来发展方向。

《2025年中国AIGC应用全景图谱报告》全面梳理国内AI应用生态，覆盖C端消费、B端产业和开发工具三大领域。报告显示：模型层成本下降显著，头部企业转向协作创新；C端AI助手形成四强格局，新一代智能工具竞争加剧；B端垂直模型在8大行业落地，开源方案降低中小企业应用门槛。开发层呈现模块化趋势，独立开发者迎来机遇。报告通过30+数据榜单和标杆案例，揭示AI应用从技术演示转向产品深化的关键拐点，为创业者

【大模型框架选择指南：Ollama与vLLM深度对比】 本文详细对比了两种主流LLM框架的核心差异与应用场景： 核心定位 Ollama：轻量级本地工具，适合快速原型开发与隐私敏感场景 vLLM：高性能推理引擎，专为生产级高吞吐量场景优化 关键差异 • 性能：vLLM的PagedAttention技术将内存浪费控制在4%以下，吞吐量可达Ollama的3.23倍 • 扩展性：vLLM支持多GPU并行，

文章分析AI相关岗位薪资情况，指出高薪岗位(最高100万年包)主要面向博士海归或博士985人才，能拿到此等薪资的人凤毛麟角。同时提醒职场风险，建议提前做好准备。后半部分介绍了JMeter常用插件的安装及使用方法。

随着大语言模型（LLM）在智能体（Agent）系统中的广泛应用，如何有效管理有限的上下文窗口（Context Window）成为关键挑战。

手把手教你白嫖NVIDIA Deep Research智能体！

白皮书旨在系统梳理AIDC从概念到实践、从建设到赋能的关键发展路径。将剖析其背后的政策逻辑、技术内核与产业生态，呈现AIDC作为融合算力、算法、数据三大要素的现代化底座，其加速科研范式变革、重塑产业核心竞争力、普惠于民，并最终成为支撑社会智能跃迁的核心力量。