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阿里发布Qwen3-TTS：跨语言混合无缝切换，方言音色全面覆盖！
TTS技术从单一合成进化到多模态表达，但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足，商业工具费用高且不开源，开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS，实现人类级自然度和表现力，功能强大，应用场景多。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
只有0.9B的PaddleOCR-VL，却是现在最强的OCR模型。
近期OCR赛道火热，作者应读者要求解读PaddleOCR-VL。它是百度PaddleOCR系列新模型，仅0.9B参数，在OmniDocBench v1.5评测多项领先。其架构高效，实测处理各类文档能力强，已开源。
小模型也能精确计算：WorldModel-Qwen的推理时代码执行实验
开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低，后用WASM，创建三层架构。虽结果未完美，但接近，还通过Gemini审查验证。
Qwen 3.5 的口碑持续走高，林俊旸辞职出走，开源阵营震荡
3月4日，通义千问首席研究员林俊旸宣布辞职，多位核心骨干也一同离开。此前Qwen 3.5系列开源表现出色，此次人员变动引发社区震动。大厂战略与技术路线拉扯，人才流动成常态。
「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。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。
老外给中国 AI 开源厂商打分：第一梯队是 DeepSeek 和 Qwen。
Nathan Lambert发布“中国开源模型开发商排名”，评估19家实验室贡献，第一梯队是DeepSeek和Qwen。还介绍字节跳动豆包、小米、百度文心一言发展情况，如豆包月活全球第二，小米模型效率突破，文心一言企业应用领先。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench，模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线，依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现，但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。