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阿里开源Qwen3-Coder-Next,80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next,总参数量800亿但仅激活30亿参数,在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏,模型训练分阶段,多领域专家模型能力整合,基准测试性能强劲。
核心AI场景首超英伟达,一场国产算力的“破局叙事”|甲子光年
1月26日,天数智芯公布四代架构路线图,其2025年的天数天枢架构,在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式,产品全场景布局且已规模化落地。
比人类专家快2倍,斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover:用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法,让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色,如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI,计算成本低,或为持续学习打开新空间。
前端同事看走眼了,这个“游戏网页”其实全是AI写的!
Kimi K2.5上新,集视觉理解、代码生成等能力于一体,提供四种使用模式,其中Agent集群模式提效显著。实测显示其网页生成、动效理解能力出色,下一代K3模型或用新架构KDA降低计算成本。
让世界模型推理效率提升70倍:上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5,针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题,提出时空信道联合建模(TSCM),实现近似恒定计算成本的全局记忆访问,展示了世界模型工程化落地的可行路径。
碾压π0.5,复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题,提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心,结合 RL 算法,为具身智能落地提供更可行路径,实验效果显著。
Meta「分割一切」进入3D时代!图像分割结果直出3D,有遮挡也能复原
Meta MSL实验室发布三维重建模型SAM 3D,其家族的两个新模型能将2D图像转为3D重建模型,性能优异。同时,此前投稿ICLR 2026的SAM 3也亮相,可克服传统模型局限,在多项任务中刷新SOTA。
传统训练效率很低?我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰,提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练(CDT)”方法。实验表明CDT优于现有策略,经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
相机参数秒变图片!新模型打通理解生成壁垒,支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型,它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练,解决此前模型问题,还构建相关数据集和评测基准,性能出色。
IDC 最新AI Infra报告解读|AI 云爆发的背后:AI 应用全球化势不可挡
近期 IDC 发布报告,显示亚太企业 GenAI 应用增长快,AI 产业从开发到应用落地。这催生 AI 原生云,GMI Cloud 等新兴厂商崛起。同时,企业面临算力管理成本高问题,推理需求重塑市场格局,为中企出海带来机遇。