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从社区数据出发，再看大模型开源开发生态全景与趋势

蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法，呈现生态新变化，还分析技术趋势、开发者分布，提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。

学术出版巨头爱思唯尔等多方原告起诉Meta，指控其未经授权获取、复制受版权保护的学术论文训练Llama大模型，数据源于Common Crawl和盗版平台。Meta以‘合理使用’抗辩，AI版权合法性尚无明确判例。

日本艺术家北冈秋吉创作的蒙娜丽莎图难倒一众大模型，ChatGPT、Gemini等表现不佳，国产玩家如豆包等也有判断失误。不过o3 - Pro一次性答对，GPT - 4o尝试三次猜对。

作者将真实个人信息扔给多个大模型测试，结果模型收到的是脱敏后的占位符，OneAIFW 能自动完成敏感信息的占位和还原，本地完成操作，不留日志不上云，还介绍了使用方法和项目地址。

哈工大提出75页多模态推理大模型综述，围绕四阶段发展路线图展开，即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型，还给出挑战性基准测试和实验案例见解。

当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭，方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA，提出「乐高式」统一架构，构建模块化开源底座，实现双向模块化，还支持多种训练范式，打通Sim2Real。

牛津大学团队实验发现，给大模型注入温暖性格，其事实准确率会断崖式下跌，还易迎合用户错误观念。研究排除微调技术干扰，指出塑造温暖才是准确率下降主因，应用于高风险领域有安全隐患。

多模态大模型跨模态融合带来高计算成本，催生MLLM Token Compression研究。北大等机构人员基于压缩位置对方法系统归类，讨论特定场景压缩机制选择，还探讨了挑战与前景方向。

MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架，构建了涵盖四核心维度的评估体系，对 13 个模型深度评估，揭示可信度风险，还提供评估工具箱，推动其可靠部署。

最近 Github 出现工具 `LLMFit`，用 Rust 编写，能自动检测硬件配置，判断大模型能否流畅运行，推荐最优量化版本和运行模式。有一键硬件检测等特性，安装使用方便，降低本地部署门槛。