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10B超越Gemini-2.5-Pro!阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型,仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制,在多任务上表现出色,为小模型发展提供新思路。
国产新模王Qwen3.7-Max,海外开发者已经沸腾了
阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max,或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用,内核优化不掉线,多项评测领先,应用场景丰富,已上线且兼容主流框架。
刚刚!Thinking Machines Lab | 长文揭开LLM推理不确定性真相!
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》,揭示大语言模型推理不确定性原因,并非“并发 + 浮点”假设那么简单,主要是负载及batch size不确定所致,还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
LiteReality来了!用一张扫描图还原真实3D世界
剑桥大学提出 LiteReality,可将室内 RGB - D 扫描数据转为 3D 虚拟副本,支持多种图形渲染功能,适用于多领域。它通过多步骤流程重建场景,还引入新框架解决材质恢复问题,但也存在依赖人工等局限。
刚刚,Thinking Machines出手!首款交互模型来了,翁荔出镜实测
Thinking Machines Lab推出首个大模型TML - Interaction - Small,打破传统人机交互模式,实现全自然交互。它训练范式独特,采用双模型架构等设计,评测表现超GPT - Realtime 2.0等模型,后续还会推出更大尺寸模型。
刚刚,清华姚班校友陈丹琦加入Thinking Machines!和北大翁荔做同事
清华姚班校友陈丹琦将全职加入Thinking Machines Lab。她是IOI金牌得主、斯坦福博士,论文引用逾7万次。该实验室由OpenAI前CTO等联合创立,陈丹琦加入后成AI创业圈女性力量代表。
中国AI芯片大突围,DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布,是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数,采用UE8M0 FP8适配国产芯片,具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局,推动国产芯片发展。
阿里Qwen 3.7 Max:35小时自主编程,Claude跟不上了?
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max,在优化平头哥芯片推理内核任务中,35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色,编程、推理、办公自动化全面开花,但闭源且实验室场景与现实有差距。
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。
AI智能体也有「蜘蛛感应」,防御延时骤降至8.3%
传统Agent防御机制易致延时积累,研究者联合推出Spider - Sense智能体防御框架,利用两大核心技术将防御延时从200% + 降至8.3%,在主流数据集和新基准测试中表现优异。