「模型能力提升」共找到 10014 篇相关文章
1美金时薪雇个全栈替身，MiniMax M2.5让打工人也能体验当老板的感觉
春节档模型大战，MiniMax官宣新模型M2.5，主打智能体和Vibe Coding，性能比肩Claude Opus 4.6。它全栈能力强，能处理长链路任务，推理吞吐量高、成本低，已接管MiniMax 30%真实业务。
舍弃 VAE，预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗？
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式，提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题，将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。
黄仁勋预言的100万亿市场，被易鑫金融Agent撞开一道口子
大模型在金融行业落地潜力大但门槛高。易鑫依托行业经验，推出Agentic AI解决方案，由XinMM - AM1大模型和Harness体系组合，覆盖汽车金融全链路，已在风控等场景应用，拉开效率革命序幕。
刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
阿里Qwen又悄悄放出8个开源权重，卷疯了~
阿里通义千问太卷，悄悄放出8个开源模型权重，包括体积更小的Qwen3-VL及FP8权重。这一代实现全方位升级，提供两种架构、两个版本，架构也有更新，还给出使用示例与模型权重链接。
0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面，现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect（LoD），不依赖攻击样本和手工规则，从模型内部激活学安全模式，实验效果好且代码开源。
OpenAI估值暴涨至5000亿美元，并出售103亿美元股票
今天凌晨3点CNBC消息，OpenAI以5000亿美元估值出售103亿美元二级股票，规模较原计划提升超40亿美元。数月内其估值大幅提升，投资方阵容强大，此举措延续行业趋势。
我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统，Opus 4.6迎来了最强开源对手。
作者实测智谱发布的GLM - 5后，用其开发出Rust版Agent系统并开源。还对比GLM - 5与Kimi 2.5、Opus 4.6，认为GLM - 5写后端能力强，让普通开发者也能用高级架构能力。