SpatialLM作为一款开源空间智能模型，具备处理多源三维数据并生成结构化场景理解结果的能力，在具身智能等领域具有广阔前景]。其开源特性将促进社区的共同发展，加速空间智能技术的创新和应用。

近年来，大型语言模型 (LLM) 的发展取得了显著的成果，并逐渐应用于多模态领域，例如视觉语言模型 (VLM)。VLM 旨在将 LLM 的强大能力扩展到视觉领域，使其能够理解和处理图像和文本信息，并完成诸如视觉问答、图像描述生成等任务。然而，现有的 VLM 通常缺乏对视觉语言预训练过程的深入研究，导致模型在多模态任务上的性能和泛化能力受限。

此外，该模型利用多种不同来源的数据，包括lmsys-chat-1M、ShareGPT和Antropic/hh-rlhf等，通过综合这些数据，模型能够理解和生成针对广泛话题的响应。LLaVA-v1.5-7B的最终13B检查点仅使用了1.2M公开可用的数据，并在单个8-A100节点上仅用约1天完成全部训练，这彰显了其出色的训练效率和轻量级架构。模型通过对CLIP-ViT-L-336px和MLP投影层的

InternVL3 的开源发布，无疑为多模态大模型领域注入了强大的新活力。其全尺寸的模型覆盖、领先的性能指标，特别是工具使用、GUI 代理、工业分析等实用高级能力的突破，以及完全开放的姿态，使其成为当下开发者和研究者不容错过的重量级选手。

Sora2WatermarkRemover工具为AI视频创作者提供了专业级去水印解决方案。该工具通过"手动蒙版+AI智能修复"技术，支持用户精准标记水印区域，利用ComfyUI引擎智能填充内容，在保持原画质的同时完美去除水印。操作简单仅需"上传-框选-提交"三步，适用于影视制作、社交媒体创作等场景，为Sora视频的商业应用扫清障碍。云端处理不占用本地资源，是

本次双 RTX 5090 的深度体验为我们带来了不少有价值的信息。硬件本身性能强大，双卡并行潜力巨大，但务必重视散热方案和电源配置，以确保稳定运行。在推理框架选择上，Ollama 是当前最方便、开箱即用的选择，适合快速上手和实验。需要特别注意的是，像 SGLang 和 vLLM 这类广泛用于高并发、低延迟生产环境的推理框架，目前对 RTX 5090 的官方支持存在明显滞后。SGLang 因 CUD

整体性能超越或匹配谷歌的PaLI-X 55B。CogVLM-17B模型在多模态权威学术榜单上取得了综合成绩第一的成绩，在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。此外，为了减少模型的幻觉现象，CogVLM通过特定的微调和更大的参数量，显著降低了幻觉出现的频次。该模型使用了5B参数的视觉编码器和6B参数的视觉专家模块，总共11B参数建模图像特征，这甚至多于文本的7B参数量

近期，阿里巴巴宣布开源其首个MoE（混合专家）技术大模型——Qwen1.5-MoE-A2.7B，这标志着阿里在人工智能领域的又一重大进展。Qwen1.5-MoE-A2.7B不仅在技术上有所创新，更在性能上实现了突破，其27亿参数的MoE模型在多个基准测试中的性能可以媲美传统的70亿参数模型，同时推理速度提升达到74%。Huggingface模型下载：QwenAI快站模型免费加速下载：Qwen。

近年来，大模型技术发展迅速，开源模型的出现为AI研究和应用带来了新的活力。在这一背景下，阿里云通义千问团队发布了全新升级的Qwen2系列开源模型，为国内外开发者提供了更强大的工具和更丰富的选择。Huggingface模型下载：AI快站模型免费加速下载：QwenQwen2的发布标志着阿里在开源大模型领域的又一次重要突破，展现了其在模型研发和应用方面的领先实力。

近年来，大语言模型 (LLM) 已经成为人工智能领域最热门的研究方向之一，并在各种任务中展现出前所未有的性能。然而，由于商业利益的驱动，许多最具竞争力的模型，例如 GPT、Gemini 和 Claude，其训练细节和数据来源往往被隐藏在专有接口背后。这限制了学术界对 LLM 的深入研究和应用。为了解决这一问题，研究团队开源了MAP-Neo，一个高性能、透明的双语大语言模型，旨在推动 LLM 研究的