阿里又一个王炸!Qwen3.5-Omni 全模态硬核实测
阿里又一个王炸!Qwen3.5-Omni 全模态硬核实测阿里刚刚发布了最新一代全模态大模型 Qwen3.5-Omni,在通用音频理解、推理、翻译和对话等维度,已全面超越 Gemini 3.1 Pro。所谓全模态,在于它拥有了接近人类的“感官”。它能听、能看、能说、能写。
阿里刚刚发布了最新一代全模态大模型 Qwen3.5-Omni,在通用音频理解、推理、翻译和对话等维度,已全面超越 Gemini 3.1 Pro。所谓全模态,在于它拥有了接近人类的“感官”。它能听、能看、能说、能写。
当所有人盯着大模型时,美团看到了什么?
AI自主训练的成绩单出炉了!最强Agent 6个月进步3倍,更让人震惊的是,越聪明的AI越会作弊。同时,70多个矿工用家庭宽带训出了72B大模型,黄仁勋亲自点名。Jack Clark预言:两年内,AI将像蘑菇释放孢子一样自我繁殖。
大模型的狂热已然退潮。当我们将目光从参数榜单转向真实的活跃数据,四家头部大厂的底层商业图谱已极度收敛。AI的竞争,早已变成一场基于算力成本与高频场景的残酷算账。
本文综合北京大学王选计算机研究所发布的 ProactiveVideoQA 和 MMDuet2 两篇论文,介绍视频多模态大模型如何实现 “主动交互”—— 在视频播放过程中自主决定何时发起回复,而非等待用户提问。ProactiveVideoQA 提出评估指标和 benchmark,MMDuet2 则通过强化学习训练方法实现了 SOTA 性能,无需精确的回复时间标注即可训练出及时、准确的主动交互模型。
统计时间内,可追踪到的 OpenClaw 生态玩家已超过 50 个,覆盖AI云、大模型、智能终端与边缘智能、MI(移动互联网)、Fintech、教育科技、AI 医疗、网络安全、通信运营等十余个行业,形成了一张日趋完整的生态版图。
在具身智能领域,机器人操作的泛化能力一直是一个核心挑战。当前,视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型主要分为两大范式:端到端模型与分层模型。端到端 VLA 模型(如 RT-2 [1], OpenVLA [2])严重依赖海量的 “指令 - 视觉 - 动作” 成对数据,获取成本极高,导致其在面对新任务或新场景时零样本泛化能力受限。
大模型能否预测未来?UniPat AI构建了一套完整的预测智能基础设施,Echo,包含动态评测引擎、面向未来事件的训练范式和预测专用模型EchoZ-1.0。在其公开的General AI Prediction Leaderboard上,EchoZ-1.0稳居第一,并在与Polymarket人类交易市场的直接对比中展现出显著优势。
从3月29日晚21时左右起,国内大模型产品DeepSeek的网页端与APP端服务器持续处于崩溃状态,大量用户反馈无法正常访问对话服务。
新一代代码模型的训练动态已与旧模型截然不同,主流强化学习方法和数据集在其上几乎“失效”。