用阿里当基座，腾讯混元实现了“小RSI”
用阿里当基座，腾讯混元实现了“小RSI”自Hy4 Preview发布以来，它最受人关注的地方就是全链路RSI，这也是腾讯混元首个自己全程参与研发的模型。通过全链路RSI能给模型带来大幅性能提升。
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5820 点击 2026-10-19 16:47
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自Hy4 Preview发布以来，它最受人关注的地方就是全链路RSI，这也是腾讯混元首个自己全程参与研发的模型。通过全链路RSI能给模型带来大幅性能提升。
不少人都有过这样的体验：周五晚上窝在沙发准备看部电影，为了调出适配影片氛围的灯光，反复在App里调节色温、动态模式，折腾半天，电影关键剧情都已经错过。这就是传统智能照明的逻辑，本质上是人去适应灯光：用户需要主动下达指令、手动调试参数，灯具只负责被动执行。
谷歌，终于把这块最硬的骨头啃下来了。
现在正是学习数学的最佳时机。
Claude，竟然排在最后？
随手拍一段街景，镜头在移动，行人在穿行，街道上的车也在开。如果要边拍边重建这个变化的三维场景，麻烦就来了：未来画面还没到，如何分清哪些变化来自相机移动，哪些来自物体运动？随着镜头不断向前，如何将前一分钟重建的街道与后一分钟看到的路口准确拼接，避免场景错位或动态物体留下重影？当视频源源不断地输入时，系统又如何避免重复计算，让重建始终跟得上拍摄速度？
让大模型回答一道数学题，通常还能拿标准答案判断对错。可如果问题换成「梳理一个领域的研究进展」「比较几种技术路线」或者「给出有依据的专业建议」，怎样才算答得好？答案没有唯一版本，遗漏关键事实、混淆概念、论证不充分，都可能藏在一段看起来很流畅的文字里。
MATARIA（元材新界）宣布完成君联资本领投、小苗朗程跟投的数千万元人民币种子轮融资，并计划未来18个月推出跨尺度材料模型V1.0，在3至5个行业开展试点。
谷歌开源Harness²递归自我改进项目，使大模型无需修改权重即可自主优化外围脚手架，单步改进让GLM-5在WorkBuddy-Bench上提升11.5分。
南芥智能（SinapisAI.com）发布技术报告称，Mio 1.0 Lite通过调度多款国产模型，在九项公开基准中以77.15分排名第一，每次请求平均成本约0.062元。