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实测Qwen-MT翻译模型,确实又快又好
阿里云百炼最新翻译模型Qwen-MT开放,有支持多语言互译、提供专业功能、轻量级架构等亮点。实测显示其响应快、回译准确、能调风格,200字文本仅需2.5秒。
揭秘大模型Steering:从底层机理到系统评估,全面破解大模型行为控制之谜
近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文,揭示Steering工作原理与能力边界,还开源一站式框架EasyEdit2,全面展示了Steering价值。
Qwen-Image-Edit 更新:多图编辑支持,单图一致性增强
阿里8月发布的Qwen-Image-Edit迎来月迭代版本Qwen-Image-Edit-2509,可在https://chat.qwen.ai/使用。更新支持多图编辑,有多种玩法,还提升单图一致性,在人物、商品、文字编辑上表现显著。
烧Token成KPI,8.5万Meta员工狂刷60万亿Token,争榜一大哥
硅谷兴起“tokenmaxxing”,将token使用量作为生产力基准和竞争指标。Meta超8.5万员工参与烧token竞赛,30天消耗超60万亿。国内阿里、腾讯也有相关动作,科技大佬推波助澜,Anthropic年化收入破300亿美元。
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch,解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构,有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮,实现模型自进化、自纠错。
The Batch: 869 | 编码助手的训练数据
研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法,从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本,成果免费开放,有望改进 AI 辅助编程模型。
现在,最会赚钱的AI是Qwen3!全球六大模型厮杀,Top 2来自中国
大模型「炒股」大赛中,阿里Qwen3 Max逆袭DeepSeek夺冠,成「最会赚钱」模型,GPT - 5成「最会赔钱」AI。比赛由Nof1实验室打造,Qwen3 Max成绩体现国产大模型实力。
Fluss 湖流一体:Lakehouse 架构实时化演进
湖仓一体 Lakehouse 成主流架构,但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案,解析技术架构与原理,介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。
Agent 开发范式演进:从环境工程出发,“简化”多源实时上下文
本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈,指出关键在上下文供给能力,围绕信息完备性等五维度,介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境,强调构建上下文体系重要性。
多轮Agent蒸馏终于不翻车!港中文x通义新方法成功率暴涨18点,训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法,解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动,提升了模型成功率,压缩行动步数,还减少训练时间,未来或成训练长程Agent标配。