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Qwen 3-235B Aider编程能力击败Claude3.7，成本便宜百倍
Qwen3-235B-A22B在Aider多语言编码基准初步测试中击败Sonnet 3.7 Thinking和OpenAI o1，成本便宜150到600倍。Qwen3-32B准确率超GPT-4.5和GPT-4o ，代码编辑格式正确率达100%。
一个模型场景通吃！它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠
长期以来，机器人系统多依赖专有模型，场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场，它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景，回应了通用泛化命题。
兼顾效率、成本与能力，百灵开源旗舰推理模型 Ring-2.6-1T
5月15日，蚂蚁百灵开源旗舰级推理模型Ring-2.6-1T，权重文件上线Hugging Face、ModelScope平台。该模型有万亿参数，‘按需思考’，在代理执行、推理机制、训练范式三方面升级，评测表现出色。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
刚刚，阿里旗舰模型Qwen3-Max-Thinking发布，编程能力“踢馆”Gemini与Claude
阿里发布旗舰模型Qwen3-Max-Thinking，总参数超1万亿，在多项权威基准测试中表现优异，可与顶级闭源模型竞争。千问团队为其引入两项核心创新，提升推理性能，该模型已可免费体验。
啊？微博7800美元训的大模型，数学能力超了DeepSeek-R1
近日，微博发布自研开源大模型VibeThinker，15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1，后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考，还将推动微博AI应用发展。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能，通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题，识别重叠神经元，用HSIC选最优桥梁语言，在多任务实验验证其有效，揭示多语言机制规律。