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当团队开始为大模型准备微调数据时，最常见的问题是：“这个数据集有多少条？”但这往往不是最重要的问题。 对于需要构建中文问答、教育助手、企业培训、知识服务和垂直智能体的团队，选择中文 SFT 数据集时，更关键的判断是：数据是否匹配训练任务？样本质量如何控制？格式能否接入现有管线？是否能够在许可和治理框 阅读全文
posted @ 2026-07-31 19:51
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面向全球AI创新者开放报名，共同探索人工智能应用创新 人工智能技术正在快速发展，越来越多开发者、创新团队和创业者正在探索AI技术在实际场景中的应用。 作为智极松AI Skillathon全球人工智能技能大赛暨全球大学生OPC创业大赛协办单位，OpenCSG将依托自身开放开源AI平台、开发者社区及AI 阅读全文
posted @ 2026-07-31 19:22
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近日，微软 Mage 团队发布了新一代图像生成与编辑模型 Mage-Flow，相关模型权重和代码也已同步开放。这个模型家族以 4B 参数规模覆盖文生图与指令式图像编辑，既有完整步数版本，也提供四步完成生成或编辑的 Turbo 版本。 如果只看这些标签，Mage-Flow 很像又一次常规的模型上新。它 阅读全文
posted @ 2026-07-31 19:15
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近日，Moonshot AI 正式开源 Kimi K3。 总参数接近三万亿，原生支持视觉，并拥有百万级上下文。它的目标——面向长周期编程、知识工作和复杂推理。 K3 已经登陆 Kimi、Kimi Work、Kimi Code 和官方 API。完整模型权重、模型卡与技术报告已公开。 发布前后，K3 一 阅读全文
posted @ 2026-07-31 19:11
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很多企业现在并不缺 AI 工具，也不缺模型试用经验。真正麻烦的是：试过的东西很多，但留下来的东西很少。 模型文件可能在不同服务器上，数据集分散在不同部门里，Prompt 藏在个人文档中，应用 Demo 存在临时环境里。客服团队有自己的问答资料，销售团队有自己的话术模板，研发团队有自己的代码和测试文档 阅读全文
posted @ 2026-07-31 13:27
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很多团队现在已经会用 AI，但使用方式仍然很像“找一个聪明人帮忙”。写报告、做方案、改代码、整理客户反馈、生成产品文章时，常见做法是把一大段需求直接丢给一个 Agent，然后希望它一次完成所有事情。 短任务这样做没问题。比如改一句文案、解释一段代码、总结一小段材料，单个 Agent 就能处理得不错。 阅读全文
posted @ 2026-07-31 13:13
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很多人第一次尝试本地大模型时，关注点都很直接：模型能不能下载，显卡能不能带动，命令能不能成功启动，聊天窗口能不能正常回答。 这当然重要。模型如果跑不起来，后面的应用、流程、协作都无从谈起。但真正把本地模型放进日常工作之后，问题很快会变成另一种样子：资料要怎么整理？任务要怎么拆？输出怎么检查？这次跑通 阅读全文
posted @ 2026-07-31 09:53
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从“模型越大越好”到“数据怎么喂更重要”——这句话在大模型圈子里已经流传了一段时间，但真正把它做成可落地方法的工作并不多。最近，OpenCSG 研究团队发表了一篇论文：《Rethinking Data Mixing from the Perspective of Large Language Mod 阅读全文
posted @ 2026-07-31 09:53
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过去提到 AI 编程，很多人想到的是“让 AI 帮我写一段代码”。 比如让 AI 写一个登录页、生成一个接口、补一段 SQL、解释一个报错。这些任务确实可以提升效率，但它们大多还是单点能力：你问一句，AI 答一句；你补一个需求，AI 再改一段代码。 可一旦任务变成一个完整项目，问题就不一样了。 一个 阅读全文
posted @ 2026-07-31 09:53
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