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2025 年中丨大模型市场分析报告

这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来,企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家,开源模型采用趋缓,企业换模型重性能,AI支出从训练转向推理。

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LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制

中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队,从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上表现优于传统算法。

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开源2天狂揽3.3K Star!超火的隐形AI桌面助手,实时捕捉屏幕与音频,生成结构化知识!

GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass,开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发,能捕捉屏幕和音频活动,转化为结构化信息。适合会议记录等场景,有屏幕活动捕捉等核心能力,提供不同系统安装方式。

开源星探
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瘦身不降智!大模型训推效率提升30%,京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊

京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法,经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台,可帮企业将通用模型转化为专业模型,加速商业化落地。

量子位
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上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR:首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型

上海人工智能实验室提出全新范式SDAR,通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明,SDAR性能与原版AR模型持平或超越,还能加速推理,且已全面开源全系列模型。

机器之心
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多模态模型学会“按需搜索”,少搜30%还更准!字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略

字节与NTU优化多模态模型搜索策略,通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制,用强化学习训练模型,使其按需搜索。实验显示,MMSearch - R1系统少搜30%还更准,为多模态大模型发展提供洞见。

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智能投顾的大模型应用,为什么选择了“大小模型协同”?

大模型时代,金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构,能在性能、准确性与合规间找平衡,还阐述了架构亮点、问题解决办法等。

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32B 稠密模型推理能力超越 R1?中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1

2025年,国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1,与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力,探索小体量实现大能力路径。

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大模型时代,通用视觉模型将何去何从?

过去通用视觉模型(VGM)是研究热点,想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移,视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展,探讨现状、挑战与应用潜力。

机器之心
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CVPR 2026 | AI寒武纪时刻?字节世界模型新作,仅靠视觉学习真实世界知识

豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”,无需依赖语言模型,仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务,成功率远超主流模型,代码与模型已开源。

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