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社区供稿丨以小博大!Nanbeige4-3B重磅开源:硬刚Qwen3,挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型发展陷入‘参数军备竞赛’,成本高昂。Boss直聘南北阁实验室发布Nanbeige4 - 3B,仅30亿参数,在预训练和后训练阶段采用多种创新技术,在多方面媲美甚至超越大模型。
Qwen紧追OpenAI开源4B端侧大模型,AIME25得分超越Claude 4 Opus
Qwen团队深夜开源两个端侧模型Qwen3 - 4B - Instruct - 2507和Qwen3 - 4B - Thinking - 2507,尺寸对端侧友好,支持256k上下文。后者在AIME25测评得分超Claude 4 Opus,两模型能力较前作均有提升。
超越纯视觉模型!不改VLM标准架构,实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型不改架构,也能媲美纯视觉模型的3D理解能力。它通过视觉提示等策略,解锁VLM多任务处理潜力,为自动驾驶等领域带来前景。
超越纯视觉模型!不改VLM标准架构,实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型不改架构就能媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示等创新策略,它精准完成像素级深度估计等任务,为多领域带来前景。
Claude Opus 4.1代码实测惊人!OpenAI开源模型却只会写屎山?
昨日,OpenAI、谷歌和Anthropic等发布新模型。Anthropic推出Claude Opus 4.1,虽性能提升不大,但编码能力获大客户认可。实测显示Claude - Opus - 4.1写代码稳,OpenAI新模型表现不佳。
数学推理热潮下的冷思考!如何训练真正"全能"的推理模型?
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现,发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法(RL vs SFT)决定能力泛化,SFT像‘填鸭’,RL似‘思维健身’,为构建通用推理智能体提供新路径。
治好多模态近视和走神!上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题,总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预,无需增加计算成本,却能显著提升主流模型视觉理解能力。
具身智能一步踏入Scaling Law!10B+基础模型,27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0,参数量10B+,专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law,能力可扩展,有和谐推理等特性,在多方面有突破,成果备受赞誉。
理解帮助生成?RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡,常理解强但生成弱。本文提出重建对齐(RecA)自监督后训练方法,不改动架构,用未标注图像训练,在多模型实验中提升性能,部分达SOTA。
太卷了!专属Coding的新一代Arena榜单来了,有国产模型登上榜首
大模型编程竞争激烈,编码能力提升成军备竞赛。LMArena发布新世代大模型编码评估系统Code Arena,国产模型智谱GLM - 4.6登上榜首,其编码能力获认可,彰显国产大模型硬核实力。