Lab4AI大模型实验室

本文探讨了LightLLM框架在法律智能体中的应用，解决大语言模型知识滞后和幻觉问题。通过RAG框架整合外部知识库，LightLLM实现轻量化部署与高效推理，支持多模型规模与量化策略。文章详细演示了在

【项目复现上新】LLaMA Factory 微调实践：从零构建苏东坡角色扮演大模型 | 附Lab4AI平台一键复现指南 这是微调后大模型的回答，随着人工智能的发展，虚拟角色不再只是冰冷的对话机器，而是

最近电子科技大学联合之江实验室的研究人员开发了 Table2LaTeX-RL，这是一个使用多模态语言模型和双奖励强化学习框架将表格图像转换为高保真 LaTeX 代码的系统。这种方法在复杂表上表现出卓越

该论文提出了一种“少即是多”的更简单、更高效的递归推理模型—Tiny Recursive Model（TRM）。

SAM3（SegmentAnythingModel3）代表了图像和视频分割领域的重大突破，这是一个基于概念提示的统一模型，能够检测、分割和跟踪图像视频中的对象。

Meta 提出的 「早期经验」（Early Experience）范式，在模仿学习与强化学习之间架起桥梁，让智能体通过 「行动 - 观察 - 反思」自主学习，无需外部奖励。

【Github热门项目】DeepSeek-OCR项目上线即突破7k+星！突破10倍无损压缩，重新定义文本-视觉信息处理 当“8000行代码手搓ChatGPT”的热度还未褪去，大模型领域又迎来新惊喜——

仅需五步！ SwanLab助力Qwen3-"VL "超小中文多模态模型的”拼接微调“之路 随着人工智能技术的飞速发展，视觉-语言（Vision-Language, VL）多模态模型已成为AI领域的新热

当前大语言模型（LLM）虽能力突飞猛进，却难逃“知识静态滞后”与“专业内容幻觉”两大痛点。在法律、医疗等强合规场景中，这几乎是“致命缺陷。