如果这篇博客让你感到焦虑，那就对了。焦虑是学习的动力。去下载一个或Qwen2.5-7B。安装vLLM，尝试在本地部署它。阅读DPO的论文，并尝试用库跑通一个最小的对齐 Demo。只有动手写代码 (Write Code)，你才能真正拥有它。(附注：文中提到的所有论文建议直接在 arXiv 搜索标题，工具库直接上 GitHub 搜索 Star 数最高的即可。2025年的技术，唯快不破。

2025年，不会用AI的人，就像2005年不会用电脑的人。你不需要懂Transformer，不需要会写代码——哪个工具能解决你的问题，怎么用它省时间、多赚钱、少加班。

遥感视觉任务需要大量跨多个相互关联领域的标注数据。然而，当前的生成式数据增强框架通常是任务孤立的，即每个视觉任务都需要训练一个独立的生成模型，且忽略了对地理信息与空间约束的建模。为解决上述问题，我们提出了 TerraGen——一种统一的布局到图像生成框架，能够灵活、可控地合成适用于多种高层视觉任务（如目标检测、语义分割和要素提取）的遥感影像。

阿里巴巴推出的新一代超大规模语言模型，支持 32K 上下文、多语言交互、代码生成和逻辑推理，提供免费 API 调用额度（每日限流）。：科大讯飞推出的迭代版本，增强多语言翻译、逻辑推理与代码生成能力，支持教育、医疗等垂直场景。：OpenAI 最新多模态模型，支持文本、图像、音频交互，推理能力与生成速度显著提升。：Meta 开源的模型，支持商用免费，提供 8B 与 70B 参数版本，需自行部署。：腾讯

简单来说，模型蒸馏就是“以大带小”：用一个已经训练好的、性能强大的“教师模型”（Teacher Model），去指导一个结构更小、计算更轻的“学生模型”（Student Model）学习。这就像一位经验丰富的老师，不直接告诉你标准答案，而是通过讲解思路、分析错误、指出重点，让你自己慢慢领悟并形成自己的理解。学生模型不是复制老师，而是“吸收”老师的智慧。

官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/适用场景：大型项目、Web开发（Django/Flask）、团队协作、专业级调试。版本选择Community（社区版）：免费，支持纯Python开发。Professional（专业版）：付费，支持Web框架、数据库、科学工具、远程开发等。优点智能代码补全、重构、错误检测极强集成调试器、测试工具、虚拟环境管理支持 Docker

从 Stable Diffusion 的开源引爆，到 SD3 的架构革新，再到 FLUX 的上下文智能编辑，图像生成模型正从“被动生成”走向“主动理解与修改”。FLUX 的出现标志着开源模型在可控性与实用性上迈入新阶段——尤其适合需要精确空间约束、结构保持与真实感生成的专业场景（如城市规划、遥感变化检测、建筑分布模拟等）。未来，随着流匹配、多模态理解与编辑能力的深度融合，图像生成将不仅是创意工具，

2025年11月，AI已经不再是“玩具”了。如果你要写代码，请无脑冲Claude或DeepSeek。如果你要写论文/读研报Kimi和GPT-5是你的救命稻草。如果你要做视频/搞设计海螺AI和腾讯混元会让你打开新世界的大门。未来已来，甚至有点拥挤。不要只做一个看客，赶紧点击上面的链接，成为第一批驾驭这些“神兽”的人吧！

从2014年简单的逐帧预测，到2025年Sora的世界模拟能力，视频生成技术经历了近十年的快速发展。这一历程不仅见证了深度学习技术的成熟，更预示着AI将在创意产业中发挥越来越重要的作用。正如OpenAI在Sora发布时所说："我们正在向通用人工智能迈进，而视频生成只是这个宏伟蓝图中的一个重要步骤。"我们有理由相信，在不远的将来，每个人都能够轻松地创造出属于自己的精彩视频内容。这场从GAN到Sora

视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型标志着人工智能领域的一项变革性进展，旨在将感知、自然语言理解与具身行动统一于单一的计算框架之中。本综述系统性地梳理了VLA模型近年来的研究进展，并围绕五大主题支柱对该快速演进领域的研究图景进行了全面整合。首先，我们确立了VLA系统的概念基础，追溯其从早期跨模态学习架构逐步演进为通用型智能体的发展脉络——此类智能体紧密融合