解决大模型复现难、协作难， 这支95后学生团队打造了一个国产AI开源社区

过去十年间，AI 技术经历了巨大的飞跃，无论是在自然语言处理、图像识别，还是在更多的创新领域，AI 的影响已无所不在。

伴随着研究数量的爆炸性增长，学术界和工业界同样面临着一些挑战，其中就包括「论文复现」和「跨学科协作」的难题。特别是当我们来到了大模型时代，面对动辄百亿参数量的模型研究，开源、复现、协作变得更加重要，但难度却更上一层楼。

论文复现，首先是评判一项成果价值的重要参考因素。同时，在快速发展的 AI 领域，确保研究的可复现性将更好地推动知识的积累和技术的普及，也是维护学术诚信和促进持续创新的关键所在。面对这些问题，倡导开放科学和透明研究显得尤为重要。通过开源代码、数据和实验细节、提供更低成本的、针对复现需求的算力平台，以及提供支持快速复现的交互式程序，我们或许能够在推进科学研究的道路上，建立更加稳健和可靠的基础。

如果说「复现难」的问题，就像是为研究者之间的「对话」增添了一道高墙。那么「协作难」的问题，同时也为跨学科的合作建立了无形的屏障。

大模型时代，如何搭建一个方便的、能够降低交流和协作门槛的平台已经成为一大挑战。我们所熟悉传统的软件开发协作方式，例如基于 Git 的代码管理与版本控制，在 A I 研发这种更依赖于实验而非确定性过程的场景下可能不再适用，其复杂的实验版本管理和较高的使用、部署门槛往往阻碍了不同领域专家之间的交流与协作。当前的 AI 领域需要新的协作模式和工具，包括更直观、易于使用的版本控制和协作平台，让非技术背景的专家也能方便地参与到模型的开发、评估和演示过程中来。

换句话说，无论是科研工作者还是从业者，都希望能在知识和技术的共享基础上，实现更加高效、有深度的协作，推动 AI 领域的进一步发展。

在这样的背景下，一个全新的 **AI 开源社区平台「SwanHub」**诞生了。

体验地址：swanhub.co/

值得关注的是，SwanHub 来自西安电子科技大学的一支非常年轻的在校研究生和本科生团队。 团队的四位成员均为 95 后，不仅有着丰富的 AI 研究经验，还有对开源的热情。在指导老师吴家骥教授和谭茗洲教授的带领下，他们从零开始构建了一个 AI 模型一站式协同开发、开源共享、可视化展示平台，旨在解决当前 AI 模型复现难、部署难、管理难的核心问题。

SwanHub 解决了哪些问题？

在 SwanHub 这一平台中，AI 研究者和从业者不仅可以获得丰富的开源模型和工具资源，还能够享受到协同开发的便捷与高效。目前，SwanHub 已经上线几大核心功能，包括 AI 模型托管、可视化展示等 网页链接