近年来，随着深度学习模型规模的不断扩大，预训练大模型（Pre-trained Large Models）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的性能提升。参数高效微调（PEFT）作为一种高效的迁移学习方法，在降低计算资源消耗的同时，保证了模型的高性能表现。提示调优（Prompt Tuning）是近年来提出的一种微调方法，通过学习特定任务的输入提示（Prompt）向量，使预训练

近年来，AI 大模型的飞速发展推动了多模态技术的革新！2025 年 3 月 27 日，阿里巴巴通义实验室正式发布，这是首个端到端全模态大模型🎉，支持文本📝、图像🖼️、音频🎵 和视频🎥 的处理，具备跨模态理解与生成能力。在OmniBench评测中，该模型甚至超越了 Google🏆！🧐 本文将从架构、技术创新、性能、应用场景、开源生态等方面，深入剖析 Qwen2.5-Omni！阿里以端到

Agent2Agent的推出是谷歌在AI领域的一次重要布局，它以开放性和协作性为核心，挑战了MCP技术垄断的现状。尽管A2A尚处于早期阶段，其生态完善度和实际性能仍需验证，但其潜力不容忽视。未来，随着更多开发者加入，这一协议或将成为AI协作领域的行业标准。

🔗GitHub 地址MiniMind 项目提供了从数据处理到训练、微调的完整流程，核心亮点包括：✔轻量级模型：基础版本参数量仅 25.8M，适合个人开发者。✔全流程开源：包含数据预处理、预训练、监督微调（SFT）、LoRA 微调、DPO（直接偏好优化）等完整代码。✔原生 PyTorch 实现：方便二次开发，深入理解 LLM 训练原理。✔支持多模态扩展：官方还推出了视觉语言模型 MiniMind-

在 AI 和大语言模型（LLM）的快速发展下，如何让不同协议的工具实现无缝集成成为开发者关注的重点。团队最新发布的（MCP-to-OpenAPI Proxy Server），可以将服务器的命令转换为标准的接口，使其更易于与 LLM 代理及其他应用程序兼容。本文将深入探讨的核心功能、使用场景及安装方法，帮助开发者更好地理解和应用这一新技术。是一个轻量级的，其主要作用是将的接口转换为，从而兼容 Ope

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LoRA 是一种高效的参数微调方法，通过引入低秩分解，显著降低了大型模型的训练成本，同时保持了预训练模型的性能。在实际应用中，LoRA 为研究人员和企业提供了一种轻量级的解决方案，使得微调大型模型变得更加可行。如果你正在从事大模型微调工作，不妨尝试使用 LoRA，相信它会让你的训练更加高效！📌 你觉得 LoRA 适合哪些场景？欢迎在评论区讨论！

本次 Google 开发者大会全面展示了 AI 计算、生成式内容、代理系统、安全等领域的前沿进展，推动 AI 在实际应用中的落地。💡。

前缀调整通过一个巧妙的设计，实现了高效性模块化和泛化能力的完美平衡。它不仅为 NLP 领域提供了一种新的任务适应方法，还为资源受限的场景（如移动设备）打开了大门。未来，可以探索将其应用于更大规模模型（如 GPT-3）或更多生成任务（如对话生成）。🚀一句话总结：前缀调整用 0.1% 的参数，干了微调 100% 的活，尤其在低数据和泛化场景下大放异彩！✨ 🌟。

Claude for Education模块的推出，是AI技术在教育领域应用的又一重大突破。它不仅为高等教育带来了更加智能的教学体验，还为个性化学习和教学资源的智能生成提供了强大的支持。随着教育智能化的深入发展，未来Claude有望成为更多教育机构的得力助手，帮助学生实现自我超越，助力教师的教学创新，推动教育行业向更加智能化、个性化的方向发展。