高德新模型ABot-Recon,12帧就能重建万帧3D场景,比传统方法效率更高。
CLAP让不同机器人共享物理知识,无需重新训练就能在新任务上零样本部署,比单模型更通用。
Z.ai新发布的GLM-5.3 Flash性能强劲且价格低廉,国产芯片驱动,市场份额已超越DeepSeek。
卢旺达团队发布了首个基尼亚万达语专用嵌入模型,四阶段训练效果显著,开源了模型和数据集。
腾讯开源了 Hy4 preview,在多个专业领域表现出色,还解决了百年几何难题的部分问题。
腾讯Hy4 preview开源,在智能体任务上超越GPT-5.5,但抽象推理仍有差距。
谷歌正以三周为间隔快速更新 Flash 模型,3.8 Flash 已进入员工测试阶段,体验优于前代。
腾讯Hy4 preview来了,770B参数,1M上下文,专家数据训练,开源且价格亲民。
腾讯发布混元4Preview,770B参数仅激活49B,WebDEV第五,性价比高
OpenAI在测试Codex的持久模式AI代理,能自主生成任务,但已有安全风险案例。
智谱AI新模型GLM-5.3-Flash全国产芯片运行,在OpenRouter使用量排名第一。
腾讯开源了Hy4预览版,参数强大,价格实惠,值得一试。
TencentHunyuan发布了Hy4预览,在Code Arena中表现优异,是开源模型中的佼佼者,值得一试。
DeepMind试点首个双盲AI评估,更客观公正,为AI研究提供可靠基准,值得一试。
UCL的AI系统首次在脑部手术中发挥作用,为患者带来希望,值得一试。
ClaudeDevs发布了新食谱,让你轻松将Claude Managed Agent与Chat SDK结合,实现更灵活的定制化体验。
谷歌推出的双盲AI评估技术,有效防止基准污染,保护数据隐私,为AI模型监督开辟新方向,值得了解。
MiniMax的ARR和token价格大幅增长,显示出智能体市场的巨大潜力,值得关注。
伦敦大学学院医院首次使用AI辅助脑外科手术,成功切除患者脑部肿瘤,AI技术助力手术安全,值得了解。
看看@zeng_wt用RecraftAI的V4 Styles模型生成的图像,风格一致,效果惊人,和传统方法相比,这个模型太神奇了!
自变量推出虚拟训练场,为机器人提供更真实的训练环境,值得关注。
Z.ai推出的GLM-5.3-Flash模型,参数量高达320亿,成本仅为同类模型的七分之一,且无需Nvidia硬件,性价比极高。
摩尔线程首个支持智谱GLM-5.3-Flash,实现极速适配,效率提升显著,值得关注。
中国大模型发展迅速,混元3表现亮眼,算力需求增长,智能体落地加速,值得关注。
Zhipu AI发布了GLM-5.3-Flash,这是'Ox Alpha'背后的神秘模型,适用于编码和长期智能体工作,与现有模型相比有何不同?
RSI-Exam测试了LLM自演化能力,Claude和GPT表现优异,值得一看。
小鹏第二代VLA升级,首次引入时间维度理解,比传统模型更智能,值得了解
想了解 Claude Code 和 Codex 在前端设计上的表现?这篇对比测试不容错过!
想了解智谱GLM-5.3 Flash运行在国产芯片上的情况,看看与国外芯片的对比。
GlucoFM模型参数量仅为0.72M,却能在血糖监测任务中取得优异表现,是GluFormer和MOMENT的有力竞争者。
Alibaba Qwen3.8-Flash-Next模型发布,NVIDIA提供微调支持,与TokenSpeed等工具兼容,值得开发者关注。
Read this if you're interested in how CGS low-rank approximation can make large-kernel CNNs more efficient for mobile devices, compared to existing methods like RepLKNet-31B.
Robust CurveMoE 在 CIFAR-100 和 ImageNet-100 数据集上显著提升了混合专家模型的鲁棒性,比最强基线提高了 2.37% 和 2.13% 的联合准确率,值得一试。
Perceptron AI的Isaac模型,看视频就能学会技能,成本降低,效率提升,开源模型,值得一看!
想了解阿里巴巴如何降低大模型训练成本的朋友,Qwen3.8-Flash值得一试,参数少,成本更低。
Zhipu AI发布了新的GLM-5.3-Flash模型,运行效率高,值得行业关注。
想了解最新AI芯片动态的朋友,不要错过这次大会,OpenAI的Jalapeño、Cerebras的CS-5、Groq的3 LPX和苹果的M6芯片各有特色,值得关注。
想了解最新开源数据库和AI模型进展的朋友,这条新闻不容错过!DuckLabs 加入 AWS,GLM-5.3-Flash 和 Qwen3.8-Flash-Next 都值得关注。
JIT-Agent模型可以即时合成适用于任意现成LLM的任务自适应智能体绑定,显著提升模型性能,值得一试。
Qwen 推出全新多模态 MoE 模型,性能卓越,值得一试。与 Qwen4 架构相似,适合探索多模态应用。
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