「阿里千问Qwen」共找到 862 篇相关文章
机器人长出800个心眼?阿里达摩院开源具身新大脑,硅谷又坐不住了
2026年具身智能竞争激烈,阿里达摩院开源RynnBrain“具身大脑”。它采用分层架构,在16项评测中超越前沿模型。还介绍了核心技术、训练策略等,且全系列模型、评测基准和代码均开源。
阿里版Claude Cowork杀疯了!一句话直出杂志级PPT,全球打工人变天
阿里QoderWork新版全面上线Windows。它是成熟的商业化办公桌面Agent,能处理文件、生成文档等。实测显示,它可整理图片、生成PPT和报告,还能处理重复工作。其具备安全防护、分级调度、功能扩展等特点。
1.6K Star!阿里开源 zg:一条命令解决 Agent 时代的本地检索难题。
AI Agent 用 ripgrep 检索常遇难题,因代码命名和自然语言有‘词汇鸿沟’。阿里开源的 zg,将三种搜索能力整合进 CLI 工具,可用于终端与人机交互,还介绍了其安装、建索引及搜索的方法。
ICML 2026 | 拒绝盲目猜token,阿里x浙大将投机解码带入弹性预算时代
随着大模型参数规模扩大,推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题,阿里与浙大学者提出 ECHO,将投机树构造建模为预算调度问题,通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。
RAE的终极形态?北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP,解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP,实现图像重建,还提出双条件架构用于生成和编辑,在多基准取得 SOTA 性能。
阿里“快乐马”团队再出手!正面叫板谷歌 Genie 3,世界模型 HappyOyster 来了
4月16日,阿里发布世界模型产品HappyOyster,由ATH创新事业部团队研发。它与谷歌Genie 3同属世界模拟器流派,采用长跨度世界演化建模,有漫游和导演两大核心能力,在多方面呈现差异化优势。
满分的「差」,Qwen与复旦等揭示编程智能体奖励设计的结构性困境
Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》,指出编码智能体奖励设计存在结构性困境,任何奖励信号只是人类意图的‘替身’,验证需成系统与智能体协同演化,并研究多种验证者。
阿里AI 重磅第4发:电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源!
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2,将光影、色彩、镜头语言装进模型,支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型,推理省计算资源,性能超主流模型,获国外网友盛赞。
阿里+清华发现80/20法则:LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现,训练大语言模型(LLM)推理时,真正关键的是20%的高熵token,其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习,效果超全量训练,还提出RLVR训练策略提升效率。
阿里开源QwenLong-L1:首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战,阿里开源QwenLong-L1框架,是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件,QwenLong-L1-32B性能领先,与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。