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开源动态8

节前重磅:开源旗舰模型SOTA,智谱GLM-4.6问世

国庆前智谱AI发布一代旗舰模型GLM-4.6并将开源,它在多方面提升,如编码、上下文长度等,评测性能佳,token消耗降低。经实测,其代码、研究、开发等能力强,成全球开源AI领域重要力量。

机器之心
新闻资讯8

美国ATOM报告:Qwen称霸武林,中国统治开源世界

美国ATOM报告显示,2025年夏中国开源语言模型超美国,下载、使用量差距显著。Qwen成王者,DeepSeek在大模型领域表现出色。势力如Nvidia、OpenAI等也在追赶,报告引入指标衡量模型热度。

AIGC开放社区
开源动态8

通义实验室研究:大模型自己「扮演」搜索引擎,提升推理能力无需搜索API

阿里通义实验室开源ZeroSearch,提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练,让LLM自给自足,节省API成本,在多问答数据集表现优,为智能化检索提供思路。

量子位
开源动态8

字节会师何恺明!开源连续扩散语言模型Cola DLM

字节会师何恺明,开源连续扩散语言模型Cola DLM,释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚,把生成过程交给连续空间,在实验中展现出稳定scaling趋势,其动机是表征而非diffusion。

量子位
算法论文8

ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力

当前多模态大语言模型(MLLMs)在图文深度融合推理能力上面临挑战,现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生,它从四大领域精选题目,采用双重过滤机制和细粒度标注体系,评测发现MLLMs存在多模态推理危机。

深度学习自然语言处理
算法论文8

“坏”数据让模型更“好”?重审视数据过滤

传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”,但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点,适度加入有毒数据,通过后训练技术可降低模型毒性,保持一般能力,挑战常规做法。

深度学习自然语言处理
产品应用8

刚刚,MiniMax模型接管「音乐圈」!20秒出歌Cover全风格

4月10日,MiniMax带来重磅更,上线Music 2.6模型并发布专属Music Skills,核心功能Cover翻唱可自由进行风格置换。Music 2.6在速度、音乐性和音质上改进明显,还开放三个Music Skills套件。

机器之心
算法论文8

LiveWorld:视频世界模型范式,让镜头之外的世界继续演化

现有视频世界模型存在“静态世界假设”,物体离开视野后状态不再更。阿德莱德大学等研究者提出 LiveWorld,将世界演化与观察渲染解耦,使事件在视野外持续推进,并通过实验验证其有效性。

机器之心
算法论文8

打破具身世界模型可执行性鸿沟 !港中深-跨维智能团队提出EVA框架,用强化学习让视频世界模型真正“动”起来

近期,利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线,但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架,用强化学习优化视频生成,实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性,还有数据合成潜力。

机器之心
算法论文7

Anthropic 研究:AI出错是“热混乱”

Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标,只是瞎搞。他们将AI错误分类,测试发现推理越久越混乱,大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知,论文已在arXiv发布。

AI工程化