Lab4AI大模型实验室是面向AI开发者、科研党与学习者打造的一站式AI实践平台，深度绑定高性能弹性算力，支持模型复现、训练、推理全流程，以按需计费、低价高效破解高端算力紧缺与成本高昂难题；同步Arxiv前沿论文并提供翻译、导读、分析服务，支持各类大模型一键复现与数据集微调，对接孵化资源助力科研成果转化；同时搭载多样化AI在线课程，实现理论学习与代码实操同步推进，全方位覆盖AI研发、科研创新与技能

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随着大模型应用场景不断扩展，如何让通用模型适应更具体的任务需求，已经成为一个很有代表性的问题。其中，特定写作风格的学习就是一个很直观的方向：一个原本通用的大模型，是否能够通过训练，逐步学会某一种明确的表达方式？围绕这个问题，本文以“现代诗生成”为例，开展了一次完整的微调实验。实验基于 Qwen3-4B-Base 和 LLaMA Factory 搭建，从数据集准备、格式转换、模型训练，到对话验证和量

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今年 AI 圈最火的项目，非 OpenClaw 莫属。这个被网友戏称为 “小龙虾” 的开源项目，短短 4 个月 GitHub 星标突破 30 万，成为史上增长最快的开源 AI 项目之一。它彻底打破了传统 AI“只动嘴、不动手” 的局限 ——ChatGPT、Gemini 这类​对话式 AI​，只能给你输出做事的方案和步骤，后续操作全靠自己手动完成；而 OpenClaw 能直接听懂你的自然语言指令，调

“养虾”这件事，最近很火。 在 AI 自动化工具高速发展的今天，OpenClaw 作为一款开源 AI 代理与自动化平台，正以其出色的灵活性和兼容性，成为许多人打造专属智能助手的优选方案。 它支持：✅ 通过自然语言指令操控设备✅ 处理各类自动化任务✅ 无缝适配 Qwen、Claude、GPT 等主流大语言模型 但此类工具常涉及繁琐的环境配置，对普通用户门槛较高。 今天这篇指南，将带你零门槛完成大模型

导读： 一张照片，4 步采样，直接出视频。AI 生成早已不稀奇，真正不一样的是：几乎不用等，就能用AI生成仍有电影感光影与时序稳定的视频。你可能已经感受过：视频生成的最大敌人从来不是不会写提示词，而是等待。明明只是想改一句 prompt、换一个镜头运动、调一下时长，却要重新排队跑 30～50 步，几分钟起步，创作节奏被硬生生打断。Wan2.2 作为画质底座 + LightX2V 作为加速引擎 +

论文名称：Bridging the Copyright Gap: Do Large Vision-Language Models Recognize and Respect Copyrighted Content? 论文作者：Naen Xu, Jinghuai Zhang, Changjiang Li, Hengyu An, Chunyi Zhou, Jun Wang, Boyu Xu, Yuyu

论文名称：Why Do Open-Source LLMs Struggle with Data Analysis? A Systematic Empirical Study 作者团队-中文：浙江大学、蚂蚁集团 发表时间：2025年11月13日 发表会议：AAAI 2026Github地址：https://github.com/zjunlp/DataMind Lab4AI链接：https://www

论文名称：LongVie 2: Multimodal Controllable Ultra-Long Video World Model 论文作者：Jianxiong Gao, Zhaoxi Chen, Xian Liu, Junhao Zhuang, Chengming Xu, Jianfeng Feng, Yu Qiao, Yanwei Fu, Chenyang Si, Ziwei Liu G

谁还在被AI“画大饼”？写邮件要自己点发送，列待办要自己去执行，看似智能实则只是 “嘴炮工具”，根本落不了地。但 2026 年初这款现象级 AI 产品的出现，彻底改变了这一现状 —— 它就是被网友亲切称为「那只龙虾」🦞的 OpenClaw，一款真正能 “动手办事” 的开源 AI 智能体框架。从Clawdbot到Moltbot，再到如今的OpenClaw，这款开源AI智能体框架在短短一个月内，Gi

论文名称：Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning 作者团队：兰州大学、香港科技大学 Github地址：https://github.com/QuantaAlpha/VideoDR-Benchmark 论文链接：https:/

论文名称：DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI 论文作者：Hao Liang, Xiaochen Ma, Zhou Liu, Zhen Hao Wong, Zhengyang Zhao, Zimo Men

论文名称：GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization for Multi-reward RL Optimization 论文作者：Shih-Yang Liu, Xin Dong, Ximing Lu, Shizhe Diao, Peter Belcak, Mingjie Liu, Min-Hung Chen, Hon

导读： 想象一下，只需要一段普通手机拍摄的单目视频，AI 就能瞬间为你构建出一个可交互、可编辑、可全视角观看的 4D 世界。近日，来自中科院自动化所（CASIA）与 CreateAI 的研究团队联合发布了最新的​通用 4D 世界模型​——​NeoVerse​。该模型彻底打破了以往 4D 建模对专业多视角数据或复杂位姿预处理的依赖，​通过学习互联网上 100 万条“野外”单目视频​，实现了从视频重建

腊月街头年味渐浓，贴春联的习俗让家家户户的门楣都染上了喜庆的红，平仄对仗间藏着千年的文字美学。如今大语言模型早已能写文、答惑、创作，可面对对联这种讲究格律、对仗、意境的传统文体，通用大模型却屡屡 “水土不服”—— 要么平仄失调、词性错位，要么语义通顺却失了对联的工整韵味，甚至混入网络用语，消解了传统对联的文化质感。问题的核心，在于模型缺少足量优质的对联专业样本，没能真正吃透中文对仗的规则。而微调（

近日，知名AI研究者田渊栋在社交平台上分享了一次有趣的尝试：他使用 nano banana 与 NotebookLM 将一篇学术论文转化为可视化漫画，并直言“这比我自己做的海报好多了”。这条动态一经发布便引发广泛关注，评论区纷纷留言索要提示词。现有的生漫画工具往往存在使用门槛：有些需要申请并配置API Key，操作繁琐；还有一些开源项目则要求用户下载代码、安装复杂的依赖环境，对非技术背景的用户极不

近期，Lab4AI大模型实验室与 GitLink 开源创新服务平台联合推出的寻找百万「论文头号玩家」— 论文复现活动正在火热进行中，后台收到了许多小伙伴们私聊咨询活动参与细节及科研复现相关问题！为了帮助大家集中扫清障碍、高效推进论文复现，我们特意把活动参与过程中遇到的问题整理出来。这份论文复现解答指南涵盖 12 个关键场景，建议大家收藏备用，让论文复现之路更顺畅～还没了解活动的小伙伴可以点击下方链