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阿里通义千问团队发布Qwen3.5系列小模型,打破“大模型=高成本”惯例。本文全面剖析该系列模型,涵盖核心特性、本地部署实战、模型微调实战,还给出技术细节与问题解决办法。
浙大联手字节:开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M
浙江大学与字节跳动合作,提出大规模指令跟随视频编辑数据集 OpenVE-3M,有 3M 样本对。还提出数据构造管线、编辑模型 OpenVE-Edit 及评测集 OpenVE-Bench,小参数量下超越现有开源模型。
2 亿美元 ARR,AI 语音赛道最会赚钱的公司,ElevenLabs 如何做到快速增长?
AI音频独角兽ElevenLabs估值66亿美元,从“小公司”成长为独角兽。其CEO回顾创业历程,分享心得,如结合研发与产品、融资绑定产品动态、靠三点优势不被OpenAI取代等,还谈及人才、融资、业务等方面策略。
击败 GPT-5!理想汽车开源 RubricHub:大模型开放生成从此有了专业裁判
理想汽车基座模型团队联合高校发布RubricHub数据集,解决开放式任务评价难题。该数据集可将主观评价转化为量化标准,经其训练的Qwen3 - 14B小模型在医疗基准测试中超越GPT - 5。
突发!Qwen更新模型,全面超越kimi k2,强的离谱,主打Agent
Qwen小更新非推理模型性能强劲,各项指标超kimi k2,与Claude opus 4持平,Agent能力亮眼。Qwen团队告别混合思维模式,新模型上线,独立训练两模型,新版本多方面提升,团队称还有大招。
英伟达巧用8B模型秒掉GPT-5,开源了
英伟达携手港大开源Orchestrator-8B小模型,在HLE测试中分数超GPT - 5,成本低且速度快。它靠ToolOrchestra训练法,协调工具解题。此赛道已有多项研究,小模型实用优势明显。
从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践,对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣,还介绍专业智能体建设,分享开发中的思考与经验。
真实评估!北理发布全球首个「全场景教育」基准,支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench,是全球首个「全场景教育」基准,涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源,评估发现大模型在特殊教育场景有不足,还提出多源知识蒸馏等方法。
GPT之父:只用上世纪数据训AI,它居然也会写Python?!
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型,其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型,发现核心能力差距不大,且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。
给Cursor、Claude Code装上这个CLI,能变现
teamai-cli 是腾讯开源的命令行工具,能集中管理团队调教 AI 编程助手的成果,同步给全团队。它复用软件工程方法,解决 AI 协作中经验不沉淀、行为不一致等问题,让 AI 能力从个人资产变为团队资产。