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Qwen3 变身扩散语言模型?不从零训练也能跑,30B参数创纪录

扩散语言模型(DLM)潜力大但训练难,Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B,推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素,成果超现有部分模型,还提出简单方法及训练策略

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SAPO:让强化学习告别“硬剪切”

强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。

通义千问Qwen
新闻资讯7

十周前才写下第一行代码,如今颠覆 9 个行业?员工人均 10 万粉,00 后创业者狂言:我们将超越 OpenAI

本文聚焦 21 岁 00 后创业者 Roy Lee 和他的桌面 AI 助手 Cluely。该产品获高额融资、估值达 1.2 亿美元且已盈利,但也饱受争议。文中还揭秘其成功热度的关键、团队情况,探讨 AI 时代产品留存演变。

InfoQ
新闻资讯8

模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum

本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。

AI科技大本营
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a16z:AI 产品初期用户流失高很正常,M3 留存才是评估 PMF 的关键

a16z研究团队分析数百家AI企业后发现,将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3,能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段,M12/M3比率是预测长期留存关键指标。

Founder Park
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你的扫描全能王,作价217亿冲刺港股IPO

扫描全能王母公司合合信息拟作价217亿赴港IPO,冲刺“A+H”双重上市。其C端有扫描全能王等产品,B端有TextIn等产品。合合以文本智能技术为核心,打造三大技术平台,C端靠付费订阅、B端卖产品模块盈利

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苹果应用商店ASO优化:Today、热搜、专题、内购、预定优化介绍(进阶篇五)

ASO进阶篇第五章深入探讨了苹果App Store中Today、热搜、专题、内购和预定等曝光位的优化策略,旨在帮助应用开发者提升App的曝光率和下载量。

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APP推广,常用的100种英文名称解释

ASO工具箱里装着哪些英文专业名词?从AARRR到watchOS,一篇文章带你了解APP推广中常遇到的100个英文术语。