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「双线实测」Qwen 3.6-Plus,Agentic Coding 已经这么能“扛活儿”了?
4月7日阿里云通义千问Qwen3.6-Plus上线,作者用两套真实复杂任务评估其智能体能力。结果显示它在复杂决策和编码任务表现出色,有工业级交付水准,但也有首字延迟等短板,且参数效率优势明显。
统计学最高荣誉回归华人!苏炜杰:AI需要一门新的数学语言
2026年,宾夕法尼亚大学苏炜杰教授获统计学界“诺贝尔奖”考普斯会长奖。他认为AI时代统计学会更重要,还提出AI需新数学语言,访谈中分享诸多对AI的思考与见解。
nnU-Net:医学图像分割的自适应自动化框架
德国癌症研究中心团队提出 nnU-Net 自配置医学图像分割框架,能根据数据集特征自动推导预处理、网络拓扑等策略获稳健分割基线。文章介绍其原理、优缺点、评测案例及 Python 代码实现。
阿里千问负责人林俊旸突然离职,AI圈刷屏:Qwen 开源时代要变了吗?
3月4日凌晨,千问核心负责人林俊旸在X发文卸任。他是阿里最年轻P10级技术专家,主导研发多个关键项目。其离职引发关注,网友猜测Qwen或转向闭源,业内人士对他评价颇高。
技术框架不重要,大厂简历不值钱?小哥不会写代码却进了Lovable,80% 靠聊天也能上生产
零技术背景的Lazar Jovanovic成Lovable全职Vibe Coder。他80%时间规划对话,20%执行,多开版本让AI“内卷”。他认为无技术背景反是优势,使用AI要有“妄想”心态,编码已非核心,判断力和品味更重要。
别再让语音机器人“答非所问”:AI Force任务型语音对话技术总结
本文围绕企业级任务型语音Agent核心挑战,提出解决“拟人化”与“专业化”问题。介绍三段式语音对话解法、架构演进,还提及‘衍算’推理框架等技术及未来方向,团队来自蚂蚁集团AI force。
刚刚,DeepSeek 突发梁文锋署名新论文:V4 新架构提前曝光?
今天凌晨,DeepSeek在GitHub开源新论文与模块Engram,论文提出“查—算分离”机制,通过可扩展查找记忆结构提升模型表现。Engram将记忆与计算职责分离,或成V4核心技术,获网友肯定。
MiniMax海螺视频团队首次开源:Tokenizer也具备明确的Scaling Law
MiniMax海螺视频团队首次开源,揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能,解决传统Tokenizer缺陷,还展示了Tokenizer的Scaling Law,为行业提供新路径。
从"单芯作战"迈向"系统集成":产业变革背景与两大关键技术
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发,集成电路产业正从‘单芯作战’迈向‘系统集成’。文章介绍Chiplet和SoW技术内涵、优势,对比二者差异,还提及中国‘软件定义晶上系统’技术路线及产业发展现状。
0人工参与实现梯度更新!MIT新框架让AI自动生成微调数据,权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL,可让模型生成微调数据和自我更新指令,实现权重更新。无需人工,模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果,还介绍了其双循环工作机制。