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比Qwen3-Max更Max？夸克抢先用上最新闭源模型
最强搜索「牵手」最强模型，能碰撞出什么火花？ Qwen 最新闭源模型，让夸克先用上了。 10 月 23 日，一向不爱出风头的夸克上线了对话助手，可以让用户在一个 App 内即可完成信息查找、问题解答与任务处理，实现了 AI 搜索与对话的深度融合。
携手中国邮政，九识包揽全球最大RoboVan集采全部席位
一则中标公告，近期掀起自动驾驶行业热议。 近日，中国邮政速递物流股份有限公司公布2025年无人车租赁集中采购项目结果，值得关注的是，全球RoboVan第一品牌九识智能（Zelos）包揽该项目全部标段，并在第1、2、6、7四个标段中以绝对优势确定为主供应商，成为中国邮政无人运力核心合作伙伴。 中国邮政位列2024年世界500强排行榜第83位、世界邮政第1位，是中国快递物流产业布局中唯一的央企和”关键少数“，进一步细看其的招标公告，会发现此次招标采购的无人车不仅采购范围广，覆盖全国。
从课程高分到人生进阶，为何Andrej Karpathy两年前的一份「本科生实用」学习指南再次引起热议？
近日，AI 学者 Andrej Karpathy（安德烈・卡帕斯）激烈抨击智能体、强化学习的言论在网上甚嚣尘上，也使得他的过往言论引起大家的好奇。 这不，他几年前写的一份「学习指南」就被网友找出，并引起热烈讨论，不过不是关于智能体，也不是对强化学习的吐槽，而是给那些想要在本科课程中取得好成绩的年轻学生的建议。 在这份学习指南中，Andrej 表示，自己多年来一直经受各种考试的「检验」，且成绩还不错，所以他想将那些对自己很有帮助的经验法则传授给大家。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
如何让一个并不巨大的开源大模型，在面对需要多步检索与复杂逻辑整合的问题时，依然像 “冷静的研究员” 那样先拆解、再查证、后归纳，最后给出可核实的结论？ 近期，来自埃默里大学，佐治亚理工大学，罗格斯大学，纽约州立大学奥尔巴尼分校，得克萨斯大学西南医学中心的研究团队发布 AceSearcher 模型，一个让同一语言模型在推理时兼任 “问题分解者（Decomposer）” 与 “答案求解者（Solver）” 的合作式自博弈框架：它以两阶段训练（SFT→RFT）为骨架，把 “会拆题、会找料、会整合” 的完整能力链拧成了一根绳。 更重要的是，这不是单纯的 “又一个新模型”，而是一个更优的框架：它把公开的推理数据集引入到检索增强的训练流程中，让模型真正学会如何把推理与检索结合起来，显著提升了复杂检索任务的效果。
均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习（RL）成为大模型后训练的核心工具，「带可验证奖励的强化学习（RLVR）」凭借客观的二元反馈（如解题对错），迅速成为提升推理能力的主流范式。 从数学解题到代码生成，RLVR本应推动模型突破「已知答案采样」的局限，真正掌握深度推理逻辑——但现实是，以GRPO为代表的主流方法正陷入「均值优化陷阱」。 这些基于均值的优化策略，过度聚焦高概率输出序列，却忽略了「低概率但高信息密度」的推理路径：模型训练早期就会出现熵坍缩，过早丧失探索能力；面对全错的难题时，优势函数直接归零，模型在薄弱环节完全无法学习。
红色警报：OpenAI的Atlas浏览器，是捅向谷歌万亿心脏的匕首吗？
浏览器「第三次世界大战」打响！ OpenAI向谷歌扔下一个AI核弹，谁能掌握未来互联网之门的钥匙？ 一觉醒来，变天了！
李开复：美国在AI硬件赛道已败给中国！中国AI算力将是美国十倍！警告AI速度失控：先上车再修路，将酿成重大事故！
编辑 | 云昭在旧金山TED AI大会上，创新工场董事长、AI科学家李开复通过视频连线发表演讲，罕见地直言：“在AI硬件和机器人制造方面，美国正在被中国超越。 ”李表示，这一点也不夸张。 在AI硬件与机器人赛道，中国的领先正在成为事实。
AI数据中心公司Crusoe完成13. 8 亿美元股权融资，估值突破 100 亿美元
人工智能（AI）数据中心公司Crusoe周四宣布，已通过一轮股权融资成功筹集13. 8 亿美元，公司估值一举突破 100 亿美元大关。 此轮融资的成功，凸显了投资者对AI基础设施市场爆炸性增长的巨大信心。
一图胜千言被实现了！DeepSeek-OCR用图片压缩文本，10倍压缩率
DeepSeek开源了DeepSeek-OCR，用1张图片的信息，还原10页书的文字，10倍的压缩率，可以做到几乎不丢失信息。 视觉编码器走了不少弯路大型语言模型记性不好，或者说，能记住的东西太有限。 你给它一篇长长的文章，它的计算量呈二次方往上飙。
斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
高质量图像生成又加速了！ 斯坦福大学和 Adobe 研究院联手，用 pi-Flow（基于策略的流模型）技术，让 200 亿参数的文本到图像大模型，在 4 步之内就生成了媲美教师模型的高质量、高多样性图片。 让图像生成模型少走几步所有玩过 AI 绘画的人都有一个共同的体验，未蒸馏的原版大模型，点击生成，看着进度条一点点爬升，从一个模糊的噪声，慢慢变得清晰。
AI在线强化学习“边做边学”，斯坦福团队让7B小模型性能飙升，甚至超越GPT-4o
允中 发自 凹非寺. 量子位 | 公众号 QbitAI斯坦福等新框架，用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”，领先GPT-4o——. AgentFlow，是一种能够在线优化智能体系统的新范式，可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
西风 发自 凹非寺. 量子位 | 公众号 QbitAI注意看，眼前这个男人暂且叫他小帅。 你可能想不到，他只是在厨房里优雅地煎牛排做做家务，每小时最高能赚进1000多块（150美元）。
AI时代，开发者不能再当 i 人了，「云计算代言人」敬告
开发者不能再内向了：要会和客户同事说，会和 AI 说。 「我想说的很明确：现在我们有了更多学习新技术的机会，但最有意思的是，很多技巧并非技术。 我坚信，未来最成功的开发者，必须拥有强大的沟通能力。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
最近的 Meta 可谓大动作不断，一边疯狂裁人，一边又高强度产出论文。 10 月 20 日，他们又上线了一篇新论文《The Free Transformer》，作者只有一位，日内瓦大学教授、Meta 研究科学家 François Fleuret。 有意思的是，François 所在的 FAIR 是 Meta 近日裁员最严重的部门之一。
腾讯发布SpecExit算法，无损压缩端到端加速2.5倍！解决大模型长思考效率难题
以 DeepSeek-R1 等为代表的推理模型（Large Reasoning Models, LRMs），通过生成更长的思维链，在各类复杂任务中取得了更优的表现。 但长思维链是推理模型的 “双刃剑”，虽能提升性能，但 “过度思考” 带来的语义冗余会大幅推高推理成本。 为破解大模型长思维链的效率难题，并且为了更好的端到端加速落地，我们将思考早停与投机采样无缝融合，提出了 SpecExit 方法，利用轻量级草稿模型预测 “退出信号”，在避免额外探测开销的同时将思维链长度缩短 66%，vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍。
夸克AI眼镜开售，88VIP叠加9折消费券，超低价格仅需3329元
10月24日零点，阿里巴巴首款自研的夸克AI眼镜在其天猫官方店铺——夸克智能设备旗舰店上正式首发。 天猫平台的实时成交竞速榜单显示，新品上线销售后仅7个小时，便成为双11期间智能眼镜行业top2品牌。 不少消费者已经在社交媒体及粉丝群里陆续晒出购买订单。
MinerU2.5源码拆解：双后端架构设计与企业级部署实践
8月中旬的时候，我去MinerU的办公室交流过一次。 当时对方有位工作人员表示，接下来会很快基于视觉模型的路线实现全面 SOTA。 说实话，那个时候我还挺怀疑的。
基于JoyAgent的二开工程实践（信贷尽调报告生成）
很久没更新，书稿终于写完了，后续恢复每周一到两更。 这篇来继续聊聊 Agent, 这个现在有些烂大街的概念。 我在历史文章中提到 Agent 的案例演示时，大多是围绕 Dify，介绍了些诸如设备预测性运维、多源异构数据分析等使用场景。