智谱送给开源社区的“AI手机”

转载 于 2025-12-11 19:56:37 发布 · 4 阅读 · 0 ·
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#人工智能

 Datawhale开源 

联合：智谱、Datawhale

今天，智谱实现了让 AI 完成开源社区的模型部署。我们期待未来，每一个开源项目都留一份专门给 AI 看的描述文件，让技术协作更高效，让开源生态更具活力。

Datawhale
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提示工程开源生态社区贡献：新手如何获得认可？
AI天才研究院
09-18 1151
方向迷茫：不知道“该选什么项目”“该做什么贡献”，面对海量项目无从下手；能力焦虑：担心自己的Prompt设计水平不够，怕提交的内容“没用”；反馈缺失：提交的贡献石沉大海，没有维护者回应，失去动力。这些问题的本质是**“价值传递效率”不足**——新手的贡献没有匹配社区的真实需求。
开源AI框架安全审计指南：架构师详解TensorFlow_PyTorch生态的漏洞挖掘与防护
AI 算法实战派
09-28 343
明确目标：是审计框架本身，还是框架的依赖库？是关注训练阶段，还是推理阶段？划定范围：例如，审计TensorFlow的tf.raw_ops模块、PyTorch的torch.nn模块；风险优先级：根据业务场景排序风险（如医疗AI优先关注模型后门，金融AI优先关注数据泄漏）。
TEN 现已接入智谱 GLM-Realtime丨社区来稿
声网的博客
02-21 1162
GLM-Realtime API 能够提供实时的视频通话功能，具有跨文本、音频和视频进行实时推理的能力，AI 可以进行流畅的通话，人可以实时打断 AI。除了实时音频交互外，Realtime 还可通过手机或 AIPC 的摄像头与人互动，通过共享电脑屏幕阅读页面信息，通过视频流理解对话当前的环境。体验中心：https://open.bigmodel.cn/trialcenter/audiovideocall/experience。
阿里云开源 Spring AI Alibaba，加码 Java AI 生态建设
洛阳泰山的博客
05-21 1543
Spring AI Alibaba 是一个专为 Spring 和 Java 开发者设计的智能体开发框架，旨在简化生成式 AI 应用的开发。随着生成式 AI 和大模型的快速发展，开发者需要更便捷的工具来接入 AI 能力。Spring AI Alibaba 基于 Spring AI 框架，并与阿里云通义系列大模型深度集成，提供了从模型接入到应用部署的全套解决方案。该框架抽象了 AI 应用的通用开发范式，如对话模型接入、提示词模板、函数调用等，并支持多模态输入输出。此外，Spring AI Alibaba 还提供
阿里云开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba
阿里巴巴云原生的博客
10-27 2139
Spring AI Alibaba 项目的产生背景是生成式 AI 与大模型在过去一年的快速发展，大家应该有直观的感受，周边所有人都在聊模型服务，但是训练大模型本身是少部分企业和算法工程师的职责，我们作为使用方、开发者，更关注的应该是如何为我们的应用接入生成式AI能力。
无需人工标注！智谱开源AndroidGen-Llama-3-70B重构安卓智能交互
gitblog_00882的博客
10-23 276
智谱AI最新开源的AndroidGen-Llama-3-70B模型，首次实现大语言模型（LLM）在安卓系统全场景的自主任务执行，无需人工标注交互数据即可操控消息、时钟、邮件等应用，任务成功率达68%，接近人类水平（80%），为移动智能体开发突破数据稀缺瓶颈提供新路径。 ## 行业现状：移动AI的"数据困境" 当前移动智能体开发面临三大核心挑战：场景多样性要求模型具备跨应用泛化能力，复杂任务需多步...
全球首款开源通用型AI智能体Suna实战指南：本地部署与应用解析
weixin_56502263的博客
06-10 1960
"研究和比较过去五年关于酒精对身体影响的科学论文。生成一份关于该主题最重要的科学论文的报告。
《一文通晓提示工程开源社区建设的关键方法》
Java大师兄的博客
08-23 907
本文将聚焦「提示工程开源社区建设」这一核心主题，从「定位→基建→冷启动→运营→治理」全流程拆解关键方法。我们会结合真实案例（如LangChain、Awesome Prompts等成功社区），手把手教你：如何明确社区价值、搭建技术基建、吸引第一批用户、激励贡献者持续参与，最终打造一个「自驱动、高活跃、可持续」的提示工程开源生态。「我们解决什么问题？为谁解决？提供什么独特价值？提示词库类社区：「为AI开发者提供『按场景分类、可直接复用』的高质量提示词，节省80%提示词调试时间」；工具开发类社区。
无需人工标注！智谱开源AndroidGen-Llama-3-70B，安卓智能交互范式迎来变革
最新发布
gitblog_00042的博客
12-11 491
你是否还在为手机AI助手无法跨应用完成复杂任务而烦恼？智谱AI最新开源的AndroidGen-Llama-3-70B模型，首次实现大语言模型（LLM）在安卓系统全场景的自主任务执行，无需人工标注交互数据即可操控消息、时钟、邮件等应用，任务成功率达68%，接近人类水平（80%），为移动智能体开发突破数据稀缺瓶颈提供新路径。 ## 行业现状：移动AI的"数据困境" 当前移动智能体开发面临三大核心挑战
智能运营平台的AI知识库架构：从知识图谱构建到智能问答设计
AI天才研究院
08-04 1293
在企业智能运营场景中，你是否遇到过这些痛点？客服查询产品信息时，需要翻遍10+个文档/系统，回复用户得5分钟；运营想分析“智能手表品类的季度销量趋势”，得从MySQL、BI系统、Excel里手动拼接数据；新员工入职培训，要花一周时间熟悉分散在各处的业务知识；用户问“产品X的售后政策和竞品Y有什么区别”，传统关键词搜索只能返回一堆不相关的文档。企业知识分散在非结构化（文档、聊天记录）和结构化（数据库、API）数据源中，缺乏统一的结构化关联，无法被智能系统高效利用。
【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)
淋曦的进击手记
12-07 1689
自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 730
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例
chanyejiawang的博客
12-08 1106
AI汽车时代来袭
LLM交互工具汇总：Open WebUI、ChatBot-UI、浏览器插件、Studio
lonelymanontheway的博客
12-05 825
Open WebUI、实战、mcpo、ChatBot-UI、实战、轻量级、浏览器插件、Page Assist、ollama-ui、Studio类工具、Cherry Studio、LM Studio、Msty Studio、参考、
【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-05 876
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
大模型的监督微调基础详解
AggressiveYu的博客
12-10 919
在预训练完毕之后，我们的模型已经成为了一个学习完所有知识的学生，但是他缺乏用适当的方式表达知识的能力，还是停留在续写文本的阶段，无法直接回答我们的问题，所以监督微调这个时候就出来了，这个指令微调的作用，就是让模型在预训练的基础上，通过特定的数据和训练，让模型能够更好的回答用户的问题。 预训练一般包括三大要素，网络结构，损失函数，训练数据。指令微调和预训练的方式几乎没有区别，只是训练数据的不同。
创始人IP与AI融合：重构信任与引领变革
ckjrxdn的博客
12-08 230
通过个人品牌的塑造，企业能够增强与用户之间的情感连接，提升认同感。举办此次峰会，是希望帮助更多中小企业家认识到技术趋势与品牌建设的重要性，从而更好地把握未来发展机遇。另一方面，人工智能能够全面提升企业在内容创作、客户转化等环节的效率，助力构建可持续的商业系统。活动汇聚了来自全球的创始人、行业专家及媒体代表，共同探讨在人工智能与个人品牌价值并重的时代背景下，企业如何应对挑战、实现持续发展。本次峰会还设置了多场主题分享与圆桌对话，聚焦人工智能的应用前景与未来商业趋势，为参会者提供了交流与合作的平台。
AI大模型中的MCP协议核心设计原理
猫哥 的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)
12-07 965
MCP协议是Anthropic提出的标准化AI模型与外部工具交互的通信协议。文章从核心设计、路由机制、安全控制三方面解析MCP：采用JSON-RPC 2.0增强实现，支持多种通信模式；通过动态注册表和智能路由策略实现分布式调度；设计安全沙箱保障执行安全。企业案例显示其延迟<120ms、可用性达99.995%。MCP显著提升工具接入效率，降低40%+资源消耗，推动AI工具生态发展。
算法透明化与算法信任！
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12-05 587
算法透明化指的是公开算法的设计、逻辑、数据和决策过程，使其可被理解、审查和质疑。代码透明：公开源代码。这是最底层的透明，但对非专业人士毫无意义。逻辑透明：解释算法的整体目标、工作原理和关键参数。例如，“本推荐系统主要基于用户的协同过滤和内容特征”。数据透明：公开使用了哪些数据、数据的来源和基本特征。这对于发现数据偏见至关重要。决策过程透明/可解释性：针对单个决策，给出可理解的解释。例如，银行拒绝贷款时告知用户：“因为您的信用历史较短且负债率过高”。流程透明。
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