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5秒出4张2K大图!阿里提出2步生成方案,拉爆AI生图进度条
阿里智能引擎团队针对Qwen最新开源模型,将SOTA压缩水平从80 - 100步前向计算骤降至2步,速度提升40倍,5秒可出4张2K高清大图。已发布Checkpoint,集成到呜哩AI平台。文章还分析传统蒸馏方案问题并介绍团队改进策略。
ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破:阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力
阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec,从表征学习、训练目标和推理策略层面设计,提升推理能力与稳定性。离线实验表现优,已在 Lazada 部署,带来显著商业收益,成果被 ICDE 2026 接收。
60%情况下,主流大模型没理解风险只是装懂!别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险,存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语,推出Benchmark研究该现象,还介绍了数据集生成流程及评测指标。
开源AI引爆热潮!GOSIM AI Paris 2025首日直击:80+位技术大咖聊模型、拼算力、秀落地
5月6日,GOSIM AI Paris 2025大会在法国巴黎启幕,80余位技术专家与学者参会。GOSIM联合创始人认为开源AI已追上闭源,AGI或由多模型组成网络。大会设四大分论坛解析开源AI,还有特色单元,明日将迎PyTorch Day。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕,称其受芯片限制,早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题,如135B V2套壳Qwen 1.5 110B,pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等,导致人才流失。
无需标注和奖励模型!仅靠自信度RL,16个样本训练20步,效果飙升21%!
论文提出RLSC,让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号,摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号,小成本提升模型数学能力,还让模型学会快推理,不过也存在安全隐忧。
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。
为什么林俊旸会离职? | 甲子光年
3月4日凌晨,阿里Qwen团队技术负责人林俊旸宣布离职,同一天Qwen后训练负责人郁博文也正式离职。阿里刚开源Qwen 3.5小尺寸模型获马斯克点赞,此时核心团队出走引发关注。林俊旸离职或因团队分拆、管理范围缩小及“开源”与“闭源”的矛盾。
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。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制!兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2,它提出UniWorld - R1框架,在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强,能提升其他基础模型性能,相关论文、代码和模型已开源。