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一周10来个模型被开源,阿里Qwen杀疯了~
阿里通义千问这周开源众多模型,如Qwen3 - Omni、Qwen - Image - Edit等,涉及全模态、图像编辑、安全审核等多领域。各模型能力出色,如Qwen3 - Omni能处理多模态输入,Qwen3 - VL表现超部分闭源模型。
阿里SkillClaw:让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务,但技能部署后静态不变,改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构,将多用户交互作为技能改进信号,通过Agentic Evolver更新技能,经夜间验证后部署。
慧荣科技苟嘉章:AI大厂重塑存储需求基本盘
在CFMS |MemoryS 2026峰会上,慧荣科技总经理苟嘉章指出AI大厂重塑存储需求,苹果排名下滑。慧荣科技展示多领域产品,推出主控芯片,在技术路线上有取舍,还谈到“Physical AI”及端侧分工。
GPT-image-2十大最强玩法实操:夯到爆炸
OpenAI全量上线GPT Image 2,其表现远超其他模型。它优势明显,如真实感与细节强、文本渲染准确、自带“思考”能力。文章还给出其十大玩法实操及提示词,涵盖图文组合、海报生成等。
阶跃开源JetSpec,大模型推测解码提速近10倍
随着Agent应用爆发,大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec,该框架面向推测解码,在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍,突破了推测解码的扩展天花板。
大语言模型的解耦:人工智能基础设施的下一轮进化
人工智能模型发展快,但基础设施滞后,传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异,指出解耦架构可突破困境,还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。
真正的AI竞争力,藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时,后训练变革正悄然发生。产业共识是,大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式,企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
The Batch:841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款,虽已非法但人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿研究团队微调大语言模型识别圣克拉拉县契约中的歧视条款,模型可理解上下文,结果经律师确认,研究成果已开源。
半量工具,双倍效能:ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战,传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO,通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制,降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
三年连下三癌,阿里AI跑通了多癌筛查
4月21日,阿里达摩院和广东省人民医院等机构研究登《肿瘤学年鉴》。其研发的AI模型DAMO COCA从平扫CT揪出5例漏诊肠癌,准确率超医生。此前,该团队已推出胰腺癌、胃癌筛查模型,跑通‘平扫CT+AI’多癌筛查路线。