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模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。
6.1B打平40B Dense模型,蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0,其以轻量级配置展现卓越性能,在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡,为大模型‘参数膨胀’提供新路径,还在多领域应用表现出色。
突破具身智能任务规划边界,刷新具身大脑多榜单SOTA,中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈,中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain,构建全流程创新框架,在架构、数据训练、评估体系等方面有突破,还将开源成果推动生态发展。
为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。
A2A:多智能体的协作总线
文章介绍了A2A协议,它是多智能体系统的“协作总线”,能让不同智能体安全高效协作。阐述其核心使命、与MCP区别、核心概念、工作流实例,还描绘了“智能体社会”愿景,并给出基于官方文档的实现示例。
AI制造AI、仓库级Coding到Agent底座:2026奇点智能技术大会首批议题公布
2026 奇点智能技术大会将于 11 月 20 - 21 日在北京举行,同期还有 C++ 及系统软件技术大会。大会公布首批核心议题,涵盖 AI 制造 AI、AI Coding、Agent 基础设施、世界模型、具身智能等前沿技术,多位专家将分享实践经验。
百度开源视觉理解模型Qianfan-VL!全尺寸领域增强+全自研芯片计算
今天百度智能云千帆推出全新视觉理解模型Qianfan - VL并全面开源,含3B、8B和70B三个版本,基于自研昆仑芯P800计算。它特点多、性能优,应用场景广,未来还将推新产业级模型。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍,百川循证增强大模型横扫全球医学考试!
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus,将循证医学理念融入训练和推理,首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低,多国医考成绩优异,已上线百小应APP并开放API。
ICML 2026|如何对Multi-Agent系统进行过程评估?重新认识多智能体系统中的Orchestrator
来自南京大学NLP实验室的ICML 2026论文指出,当前主流多智能体架构中,系统失败常源于负责全局调度的Orchestrator失去对任务的掌控。论文提出相关框架和方法对其进行分析与评估。
文心大模型 4.5 系列正式开源,涵盖 10 余款模型
6月30日,百度正式开源文心大模型4.5系列,含10款模型,实现预训练权重和推理代码全开源。可在飞桨星河社区等平台下载,百度实现框架与模型“双层开源”,技术创新多,性能表现优。