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阿里Qwen3深度解析:新一代开源大语言模型的革新与突破

阿里Qwen3深度解析:新一代开源大语言模型的革新与突破
Qwen3是什么?阿里Qwen3是通义千问系列的最新一代开源大语言模型（LLM），于2025年4月29日正式发布。 作为全球首个支持“混合推理”的模型，Qwen3包含8款不同规模的模型，涵盖稠密模型(如0.6B、4B、32B)和混合专家模型(MoE，如30B-A3B、235B-A22B)，采用Apache2.0协议开源，支持免费商用。 其核心目标是提供高性能、低成本的AI解决方案，同时覆盖从边缘设备到企业级服务器的全场景需求。
4/29/2025 4:00:40 PM
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暗月之面发布开源模型 Kimi-VL， 28 亿个参数即可处理文本、图像和视频

暗月之面发布开源模型 Kimi-VL， 28 亿个参数即可处理文本、图像和视频
中国初创公司 Moonshot AI 最近推出了一款名为 Kimi-VL 的开源模型。 该模型在处理图像、文本和视频方面表现出色，以其高效的性能引起了广泛关注。 Kimi-VL 最大的亮点在于其处理长文档、复杂推理和用户界面的能力。
4/29/2025 12:01:01 PM
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通义App全面上线千问3 第一时间体验全球最强开源模型

通义App全面上线千问3 第一时间体验全球最强开源模型
4月29日，通义App与通义网页版（tongyi.com）全面上线阿里新一代通义千问开源模型Qwen3(简称千问3)。 用户可以第一时间在通义App和网页版中的专属智能体“千问大模型”，以及主对话页面，体验到全球最强开源模型的顶级智能能力。 据了解，千问3一经发布便登顶全球最强开源模型。
4/29/2025 12:01:00 PM
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Ollama 支持全线的 Qwen 3 模型

Ollama 支持全线的 Qwen 3 模型
Ollama官方宣布已全面支持阿里巴巴通义千问最新一代大语言模型系列——Qwen3。 这一重要更新进一步丰富了Ollama的开源模型生态，为开发者、企业及AI爱好者提供了更强大的本地化部署选择，显著提升了在多种场景下的AI应用灵活性与效率。   Qwen3模型:性能与规模并重Qwen3是阿里巴巴通义千问团队推出的最新一代大语言模型，涵盖从0.6亿到2350亿参数的广泛模型规模，包括高效的混合专家（MoE）模型。
4/29/2025 12:01:00 PM
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北京大学推出新基准评测PHYBench，挑战AI物理推理能力！

北京大学推出新基准评测PHYBench，挑战AI物理推理能力！
最近，北京大学物理学院联合多个院系，推出了一项名为 “PHYBench” 的全新评测基准，旨在检验大模型在物理推理上的真实能力。 该项目由朱华星老师和曹庆宏副院长主导，汇聚了来自物理学院和其他学科的200多名学生，其中不少人曾在全国中学生物理竞赛中获金牌。 PHYBench 设计了500道精心制作的高质量物理题，这些题目涵盖高中物理、大学物理及物理奥林匹克竞赛的各个层面。
4/29/2025 11:00:51 AM
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通义灵码上线Qwen3：编程智能体即将上线 集成魔搭MCP广场

通义灵码上线Qwen3：编程智能体即将上线 集成魔搭MCP广场
通义灵码团队宣布正式上线Qwen3，并开源了8款「混合推理模型」，这标志着编程智能体的进一步发展。 此次开源包括两款MoE模型:Qwen3-235B-A22B（2350多亿总参数、220多亿激活参数），以及Qwen3-30B-A3B(300亿总参数、30亿激活参数);还有六个Dense模型:Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B和Qwen3-0.6B。 Qwen3的旗舰模型Qwen3-235B-A22B在代码、数学和通用能力等基准测试中表现出色，与DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3和Gemini-2.5-Pro等顶级模型相比，展现了极具竞争力的结果。
4/29/2025 11:00:51 AM
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大幅提升 AI 推理速度：UCLA 与 Meta AI 联合推出 d1 框架

大幅提升 AI 推理速度：UCLA 与 Meta AI 联合推出 d1 框架
在人工智能领域，UCLA 和 Meta AI 的研究人员联合推出了一种名为 d1的新框架，该框架通过强化学习技术显著提升了扩散式大语言模型（dLLMs）的推理能力。 虽然传统的自回归模型如 GPT 受到了广泛关注，但 dLLMs 凭借其独特的优势，若能加强推理能力，将为企业带来新的效率和应用前景。 扩散式语言模型与自回归模型的生成方式截然不同。
4/29/2025 10:00:51 AM
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OpenAI CEO 透露 GPT-4o 存在 “过度谄媚” 问题，计划一周内推出修复

OpenAI CEO 透露 GPT-4o 存在 “过度谄媚” 问题，计划一周内推出修复
OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）在社交媒体上回应了用户对于最新版本 GPT-4o 的一些反馈，指出该模型在情感表达上出现了 “过度谄媚” 的倾向。 奥尔特曼承诺，OpenAI 将在一周内推出解决方案，以修复这一问题。 根据 OpenAI 的更新记录，GPT-4o 于3月27日进行了一次全面的更新，随后在4月25日进行了进一步的调整，重点提升了模型在科学、技术、工程和数学（STEM）领域的能力。
4/29/2025 10:00:50 AM
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港大&Adobe联合提出图像生成模型PixelFlow，可直接在原始像素空间中运行，无需VAE即可进行端到端训练

港大&Adobe联合提出图像生成模型PixelFlow，可直接在原始像素空间中运行，无需VAE即可进行端到端训练
香港大学和Adobe联合提出了一种直接在原始像素空间中运行的图像生成模型PixelFlow，这种方法简化了图像生成过程，无需预先训练的变分自编码器 (VAE)，并使整个模型能够端到端训练。 通过高效的级联流建模，PixelFlow 在像素空间中实现了可承受的计算成本。 它在 256x256 ImageNet 类条件图像生成基准上实现了 1.98 的 FID。
4/29/2025 9:21:19 AM
AIGC Studio
告别“图文不符”！FG-CLIP实现细粒度跨模态对齐，360开源模型重塑AI视觉理解

告别“图文不符”！FG-CLIP实现细粒度跨模态对齐，360开源模型重塑AI视觉理解
CLIP的“近视”问题，被360搞定了。 360人工智能研究院最新图文跨模态模型FG-CLIP，宣布以“长文本深度理解”和“细粒度视觉比对”双突破，彻底解决了传统CLIP模型的“视觉近视”问题，能够精准识别局部细节。 具体怎么个说法？
4/29/2025 9:21:00 AM
颠覆传统RAG，创新大模型检索增强—Insight-RAG

颠覆传统RAG，创新大模型检索增强—Insight-RAG
RAG已经成为大模型的标题，但传统方法存在检索深度不足、难以整合多源信息等弊端，例如，传统 RAG 依赖表面相关性检索文档，容易忽略单个文档内深埋的信息。 在法律协议中，会忽略微妙的合同条款；在商业报告里，错过隐藏的数据趋势。 所以，Megagon实验室的研究人员提出了一种创新框架Insight-RAG，从而更好地捕捉任务特定的细微信息，整合的数据质量也更高。
4/29/2025 9:15:49 AM
AIGC开放社区
模型压缩到70%，还能保持100%准确率，无损压缩框架DFloat11来了

模型压缩到70%，还能保持100%准确率，无损压缩框架DFloat11来了
大型语言模型（LLMs）在广泛的自然语言处理（NLP）任务中展现出了卓越的能力。 然而，它们迅速增长的规模给高效部署和推理带来了巨大障碍，特别是在计算或内存资源有限的环境中。 例如，Llama-3.1-405B 在 BFloat16（16-bit Brain Float）格式下拥有 4050 亿个参数，需要大约 810GB 的内存进行完整推理，超过了典型高端 GPU 服务器（例如，DGX A100/H100，配备 8 个 80GB GPU）的能力。
4/29/2025 9:14:00 AM
机器之心
上交大等探索键值压缩的边界：MILLION开源框架定义模型量化推理新范式，入选顶会DAC 2025

上交大等探索键值压缩的边界：MILLION开源框架定义模型量化推理新范式，入选顶会DAC 2025
本篇工作已被电子设计自动化领域顶级会议 DAC 2025 接收，由上海交大计算机学院蒋力教授与刘方鑫助理教授带领的 IMPACT 课题组完成，同时也获得了华为 2012 实验室和上海期智研究院的支持。 第一作者是博士生汪宗武与硕士生许鹏。 在通用人工智能的黎明时刻，大语言模型被越来越多地应用到复杂任务中，虽然展现出了巨大的潜力和价值，但对计算和存储资源也提出了前所未有的挑战。
4/29/2025 9:13:00 AM
机器之心
字节Seed团队PHD-Transformer突破预训练长度扩展！破解KV缓存膨胀难题

字节Seed团队PHD-Transformer突破预训练长度扩展！破解KV缓存膨胀难题
最近，DeepSeek-R1 和 OpenAI o1/03 等推理大模型在后训练阶段探索了长度扩展（length scaling），通过强化学习（比如 PPO、GPRO）训练模型生成很长的推理链（CoT），并在奥数等高难度推理任务上取得了显著的效果提升。 受此启发，研究人员开始探索预训练阶段的长度扩展，已有方法包括在序列中插入文本、插入潜在向量（如 Coconut）、复用中间层隐藏状态（如 CoTFormer）以及将中间隐藏状态映射为概念（如 COCOMix）。 不过，这些方法普遍存在问题，比如需要更大的 KV 缓存导致推理慢 / 占内存多。
4/29/2025 9:10:00 AM
机器之心
北大物院200人合作，金牌得主超50人！PHYBench：大模型究竟能不能真的懂物理？

北大物院200人合作，金牌得主超50人！PHYBench：大模型究竟能不能真的懂物理？
本项目由北京大学物理学院朱华星老师、曹庆宏副院长统筹指导。 基准设计、项目管理以及数据整合的主要工作由学生核心团队完成，核心成员包括仇是、郭绍阳、宋卓洋、孙韫博、蔡则宇、卫家燊、罗天宇等。 项目还得到了北京计算科学研究中心罗民兴院士和人工智能研究院张牧涵老师的鼎力支持。
4/29/2025 9:08:00 AM
机器之心
猛击OpenAI o1、DeepSeek-R1！刚刚，阿里Qwen3登顶全球开源模型王座，深夜爆火

猛击OpenAI o1、DeepSeek-R1！刚刚，阿里Qwen3登顶全球开源模型王座，深夜爆火
今天凌晨，从昨晚开始预热、备受全球 AI 圈关注的 Qwen3 系列模型终于正式亮相了！ Qwen3 模型依旧采用宽松的 Apache2.0 协议开源，全球开发者、研究机构和企业均可免费在 HuggingFace、魔搭社区等平台下载模型并商用，也可以通过阿里云百炼调用 Qwen3 的 API 服务。 HuggingFace 地址： 地址： 地址：：：，Qwen3 系列模型包含两款 MoE 模型以及六款密集模型，其中每一款又包含更多细分版本（比如基础版和量化版）：MoE 模型：Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B；其中 235B 和 30B 分别是总参数量，22B 和 3B 分别是激活参数量。
4/29/2025 9:06:00 AM
机器之心
ICLR 2025 Oral｜差分注意力机制引领变革，DIFF Transformer攻克长序列建模难题

ICLR 2025 Oral｜差分注意力机制引领变革，DIFF Transformer攻克长序列建模难题
近年来，Transformer 架构在自然语言处理领域取得了巨大成功，从机器翻译到文本生成，其强大的建模能力为语言理解与生成带来了前所未有的突破。 然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，传统 Transformer 架构逐渐暴露出缺陷，尤其是在处理长文本、关键信息检索以及对抗幻觉等任务时，Transformer 常常因过度关注无关上下文而陷入困境，导致模型表现受限。 为攻克这一难题，来自微软和清华的研究团队提出了 DIFF Transformer，一种基于差分注意力机制的创新基础模型架构。
4/29/2025 9:05:00 AM
机器之心
不用等R2了！第三方给新版DeepSeek V3添加深度思考，推理101秒破解7米甘蔗过2米门

不用等R2了！第三方给新版DeepSeek V3添加深度思考，推理101秒破解7米甘蔗过2米门
DeepSeek即将发布R2？ ？ 坊间传闻越来越多了，且难辨真假。
4/29/2025 9:03:00 AM
量子位