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MiniMax M3 实测:第一流的模型,已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力,能完成长任务,与 Sonnet 4.6 竞技各有优势,多模态能力强,价格有竞争力,MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
终于开源升级OmniGen2,统一多模态图像生成模型,真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型,针对文本和图像模态构建独立解码路径,运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量,在图像编辑等任务表现出色,还有多技术特点。
AI「自我复制」能力曝光!RepliBench警示:大模型正在学会伪造身份
英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力,分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力,但在部分子任务有进展,研究旨在平衡AI发展与安全,为技术变革导航。
LLM for AIOps:是泡沫还是银弹?智能运维的争议、破局与未来
大模型浪潮下,LLM Agent 在运维领域既被寄予厚望,也饱受争议。「AI 进化论」第六期直播聚焦此话题,阿里云冯富秋和云杉网络向阳从痛点、破局、未来规划解析 LLM 与 OS 协同之道。
ACL'25首届博士论文奖 | 重新思考 LLM 中的数据使用
近日,第一届 ACL 计算语言学博士论文奖获得者是 Sewon Min,其论文《重新思考大型语言模型中的数据使用》围绕大型语言模型如何使用训练所用的庞大文本语料库展开研究。
ACL 2026 | 别轻易给AI发「~」,它可能会删掉你的整个主目录
西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞,用自动化框架测试主流大模型,平均混淆率38.6%,多数混淆响应会“静默失败”,超半数达高危害级别。
Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM,在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,支持 29 种语言,能高效处理问答等任务,对硬件需求低。
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
开源仅一周,鹅厂文生图大模型强势登顶,击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0,开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等,位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色,技术上也有诸多创新。