文章分享了2025年10月多模态大模型的10篇前沿论文，涵盖多模态对齐、视觉语言模型、空间推理、视频理解、模型加速等方向。每篇论文都提出了创新方法，如TRIANGLE突破余弦相似度局限、SD-VLM提升3D空间感知能力、ViSpec加速视觉语言模型推理等，并附有开源代码。这些研究为AI开发者提供了最新技术思路和实用工具，助力大模型开发与应用。

40分钟完成一整集分镜”——这句话自从上篇文章发布后，收获了大量点赞，也收到了不少“这根本不可能”“别骗钱”等争议。

在构建基于大型语言模型（LLM）的应用时，我们很快会发现简单的“一问一答”模式远远不够。真正的智能应用需要具备规划、执行、反思的能力，能够与外部世界交互，并根据情况做出决策。这正是 LangGraph 的用武之地。

模型蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型）的技术。其核心目标是在保持模型性能的同时，显著降低模型的计算复杂度和存储需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。在机器学习中，模型蒸馏是一种优化技术，通过模仿教师模型的输出，训练一个较小的学生模型，从而实现知识的传递。教师模型通常具有较高的性能，但计算成本高昂，而学生模型则更

人工智能正在经历一次深刻的范式转变。我们不再满足于构建单纯处理信息的模型，而是在创造能够推理、规划并自主行动的智能系统。这些"智能体系统"(Agentic Systems)代表着AI的下一个前沿领域。

最近，被广大开发者又爱又恨的LangChain ，迎来了重大改版：专门为agent落地打造的LangChain 1.0版本终于来了！！！简单来说，其改动主要在于：通过放弃早期的Chain 设计，引入标准化 ReAct 循环（推理→工具调用→观察→判断）和Middleware 机制，简化agent开发流程、统一标准。

随着人工智能（AI）和大语言模型（LLM，如GPT、LLaMA等）的快速发展，许多爱好者和开发者希望在本地运行这些模型。然而，一个普遍的难题是如何判断自己的硬件能否支持这些模型。

基于大语言模型的文本分类方法为处理文本分类任务提供了新的思路和解决方案。无需大量标注数据：通过zero-shot或few-shot学习，模型可以在没有标注数据的情况下进行分类；灵活性高：通过调整prompt，可以适应各种不同的分类任务；强大的上下文理解能力：能够理解长文本中的复杂信息，进行更准确的分类。

LoRA技术的出现彻底改变了AI模型微调的范式，为Prompt工程师提供了一个强大而灵活的工具。通过深入理解LoRA的原理和最佳实践，开发者可以更好地利用这项技术来优化自己的AI应用。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信LoRA将在AI领域发挥越来越重要的作用。本文详细介绍了LoRA的核心技术、最新进展和实践指南，希望能够帮助您更好地理解和应用这项革命性的技术。

AI 为未来场景提供了可实现的技术手段，推动着创新快速发展和产品应用落地。