ArtiMuse利用超过30万张图像作为训练集，其中包含1万张自建的精标注图像，具有80亿参数，能够对多种类的图像进行精细化、多维度的分项评估，还能生成具有专业水准的美学点评，为艺术教育、审美评价、美育普及提供了精确的量化工具。多模态基础能力全面提升，在专家级基准测试、多模态性能全面测试中，10亿~780亿参数的全量级版本在开源模型中性能均位列第一，同时大幅提升了图形用户界面（GUI）智能体、建筑

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LMDeploy涵盖了LLM任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。DeepLink团队开发的dlinfer提供了一套将新兴硬件接入大模型推理框架的解决方案。对上承接大模型推理框架，对下在eager模式下调用各厂商的融合算子，在graph模式下调用厂商的图引擎。dlinfer 根据主流大模型推理框架与主流硬件厂商的融合算子粒度，定义了大模型推理的融合算子接口。目前，dlinfer正在全力支持LMDe

本文来自社区投稿，作者艾天龙在日常工作和学习中，你是否常常因为无法很好地理解英文文献而感到困扰？又是否对 Google 翻译生硬的结果感到不满？本教程将介绍如何利用书生・浦语（InternLM）大模型，结合 Zotero 文献管理软件以及 Zotero Translate 翻译插件，实现快速、免费且无需复杂网络环境配置的 AI 翻译功能，助力您轻松读懂英文文献，享受流畅的 AI 翻译体验。

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本文来自社区投稿，作者：Tim 算法工程师MLC-LLM 是一个机器学习编译器和高性能大型语言模型部署引擎。该项目的使命是让每个人都能在自己的平台上开发、优化和部署 AI 模型。InternLM 2.5 是上海人工智能实验室发布的新一代大规模语言模型，相比于之前的版本，InternLM 2.5支持百万长文，推理能力开源领先。本文将带大家手把手使用 MLC-LLM 将 InternLM2.5-1.8

1月15日，上海人工智能实验室对书生大模型进行重要版本升级，书生·浦语3.0通过精炼数据框架，大幅提升了数据效率，并实现思维密度的跃升。仅使用4T训练数据的InternLM3-8B-Instruct，其综合性能超过了同量级开源模型，节约训练成本75%以上；同时，书生·浦语3.0首次在通用模型中实现了常规对话与深度思考能力融合，可应对更多真实使用场景。EDG4LLM是一款专为利用大语言模型生成微调数

本文作者：祝岚、北辰、陈国旗本文为书生大模型实战营《InternLM+LlamaIndex RAG 实践》课程配套内容，结合视频课程学习效果更好哦~浦语+LlamaIndex 外挂知识库 RAG 实践本文将分为以下几个部分来介绍前置知识环境、模型准备是否使用 LlamaIndex 前后对比。

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