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Qwen

共 184 条相关 AI 资讯 · 查看话题观测
6月18日
03:55
03:55官方账号LangChain@LangChainAI
LangChain测试显示，Alibaba Qwen基础模型配合良好提示在感知错误分类任务上性能接近前沿模型。使用LoRA SFT微调后，模型性能接近或超过前沿模型。实验表明微调能使开源模型与顶级闭源模型竞争。
AI模型QwenAlibabaLoRA
推荐理由：LangChain实测：Qwen基础版+好提示就能追平顶级模型，微调后甚至超越。开源模型潜力很大！
原文
00:35
00:35Geek@geekbb
从2022年期待本地运行ChatGPT-3.5，到2026年DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi每月发布旗舰模型。本地部署模型列表包括GLM-4、DeepSeek R1/V3、Qwen3、Kimi-K2、GPT-oss-120b、Qwen3.7-Plus、Kimi-K2.7、Deepseek-V4、GLM-5.2等九个版本。迭代速度远超预期，社区感叹没有尽头。
行业DeepSeekQwenGLM
推荐理由：这帖子把2022到2026国产模型进化史盘得清清楚楚，DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi每月一个旗舰，本地部署清单都快十个版本了，AI发烧友必看。
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6月17日
23:31
12:53
12:53官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
Flink Forward Asia 2026 将于6月26-27日在深圳华侨城洲际酒店举办，主题为'Real-time Data Power Future AI'。大会汇聚70+演讲者，来自阿里云、Qwen、字节跳动、腾讯、LinkedIn等公司。设有AI Native、多模态流、智能体、推理加速等深度议题。现场提供独家周边礼品，免费注册已开放。
行业Apache FlinkAlibaba CloudQwen
推荐理由：阿里云办的Flink大会今年在深圳，主题是实时数据加AI，有70多个大厂专家讲多模态和智能体，做流处理的别错过。
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09:31
09:31官方一手arXiv: DeepSeek@Siyue Chen, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zishan Xu, Jiaye Lin, Jianbo Lin, Siyu Zhang, Cheng Yang, Junxin Li, Yujia Li, Yu Huo, Ruixuan Wang
该论文提出了LLM代码推理的内部生命周期概念：模型先在早期层中酝酿答案，使其线性可解，然后在后期层分化为四种解析结果——已解析、过度处理、错误解析、未解析。研究对Qwen、Llama、DeepSeek三个架构的16个模型进行了6类代码推理任务的层析探针和上下文剥离解码（CSD）实验。结果显示已解析平均仅41.5%，且函数调用任务中，调用深度从1层增至3层时已解析率从61.1%骤降至2.5%。所有模型的酝酿持续时长稳定在24%-42%，但解析成功率随模型能力和规模变化。
论文代码推理QwenLlama
推荐理由：这篇论文用层析探针找到了LLM做代码推理时“酝酿”到“解析”的秘密，发现即便准确率相近，内部失败模式也截然不同，值得想理解推理本质的人读。
原文
04:49
6月16日
22:10
22:10官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
76°
阿里云发布Qwen-Robot Suite，包含三个基础模型：Qwen-RobotNav统一5种导航任务（指令跟随、点目标、物目标、目标跟踪、自动驾驶）；Qwen-RobotManip在38,100+小时开源语料上预训练，实现异构机器人统一状态-动作空间；Qwen-RobotWorld支持20+具身化身，通过自然语言接口预测物理世界未来。三个模型可独立使用或组合，构成通用具身智能系统的底层工具包。
AI模型QwenRobot具身智能
推荐理由：阿里云一口气发了三个机器人基础模型：导航、操作、世界模型，每个都能单独用，还能组合。Qwen-RobotManip在3.8万小时数据上预训练，挺实在的。
原文
11:56
11:56官方一手arXiv: DeepSeek@Yingnan Zhao, Razvan Bunescu, Ahmed Louri, Avinash Karanth, Ke Wang
针对MoE模型（如Qwen、DeepSeek）推理中专家加载延迟高的问题，研究者分析了专家选择行为，发现相邻MoE层和连续解码token间专家请求存在强相关性。基于此提出ST-MoE，一个结合轻量级运行时预测机制与可重构硬件设计的专家预取框架。ST-MoE通过预取专家与计算重叠，显著提升推理性能并降低能耗，同时保持模型精度。实验在多种MoE模型和应用（语言理解、代码生成）上验证了有效性。
论文MoEQwenDeepSeek
推荐理由：这篇论文分析了Qwen、DeepSeek等MoE模型的专家加载瓶颈，用ST-MoE框架通过预取专家来加速推理，兼顾效率和精度，适合关注大模型推理优化的读者。
原文
11:20
11:20官方一手arXiv: OpenAI@Ziyue Wang, Cheuk Wang Maurice Ng, Chenchen Yu, Strick Sheng, Kaihua Qin, Liyi Zhou
EvoHunt是一个在开源仓库上运行的安全审计剧本进化环境。它使用三个智能体驱动循环：审计智能体执行当前剧本，评估器根据真实情况打分，修订者根据失败分析更新剧本。在开源安全公告评估中，EvoHunt使Codex/GPT5.4-xhigh的端到端漏洞利用成功率从1.1%提升至6.2%。GLM5.1演变出的剧本在目标匹配率上达到11.3%，超过OpenAI Codex Security的9.2%。转移实验显示，Qwen3.6-27B借助GLM剧本从2.4%提升至6.5%，Qwen3.6-35B-A3B从1.1%提升至4.6%。
论文EvoHuntCodexGLM
事件专题
推荐理由：这篇论文讲EvoHunt，能自动生成安全审计剧本，还能把经验迁移给弱模型，效果比商用产品还好。
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09:56
6月15日
18:06
18:06官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
在ATxEnterprise2026会议上，阿里巴巴云展示了基于Qwen的AI名片互动功能。该功能吸引了大量与会者，并赢得Crowd Magnet Award（人气磁铁奖）。会议还聚焦企业AI及云数据创新话题。
行业Alibaba CloudQwenATxEnterprise2026
推荐理由：阿里云用Qwen做的AI名片在展会上获了人气奖，挺有意思的，看看他们怎么玩的。
原文
18:01
17:56
17:51
17:51官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云使用其Qwen和Wan模型创作了一支展示阿联酋文化的AI视频。视频融合了沙漠、阿拉伯书法、传统待客之道和迪拜现代天际线。Qwen是阿里云的大语言模型，Wan是视频生成模型。该视频通过Model Studio平台生成，体现AI连接传统与创新的能力。
AI产品QwenWanAlibaba Cloud
推荐理由：阿里云用自家Qwen和Wan生成了一支阿联酋风情视频，把沙漠、书法和摩天楼全串起来了，展示AI视频创作能力。
原文
17:50
17:50官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云使用其Qwen和Wan模型创作了一段AI视频，重新演绎墨西哥文化。视频融合了mariachi音乐和Zapotec编织图案等元素。从古老圣地到现代创新中心，展示了AI连接过去与未来的能力。该创作可通过阿里云Model Studio平台体验。
AI模型QwenWanAlibaba Cloud
推荐理由：阿里云用Qwen和Wan模型做了一个墨西哥文化AI视频，画面很有创意，展示了模型在艺术创作上的能力。
原文
6月14日
13:21
10:52
04:21
6月13日
16:53
13:09
6月12日
13:09
13:09官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
Qwen 发布了首款 AI 足球预测助手，针对 2026 年世界杯。用户可通过预测比赛得分赚取积分，社区累计贡献将用于为乡村学校建造足球场。活动还设有人机预测挑战赛，最高奖金 1 万元人民币。
AI产品QwenAI 足球预测世界杯
推荐理由：Qwen 将 AI 预测与公益结合，足球迷和公益爱好者既能参与世界杯预测，又能为乡村教育贡献力量，值得一试。
原文
06:02
6月11日
12:02
12:02官方账号arXiv cs.LG@Yucheng Li, Huiqiang Jiang, Yang Xu, Jianxin Yang, Yi Zhang, Yizhong Cao, Yuhao Shen, Fan Zhou, Rui Men, Jianwei Zhang, An Yang, Bowen Yu, Bo Zheng, Fei Huang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou
精选83°
强化学习（RL）训练中，rollout 阶段是主要瓶颈。多 Token 预测（MTP）本可通过推测解码加速，但 RL 训练中 MTP 接受率会因模型熵波动而显著下降。Bebop 研究揭示了熵与接受率的负线性关系，并提出概率拒绝采样可缓解熵干扰。他们进一步提出端到端 TV 损失函数，直接优化拒绝采样接受率，在数学推理、代码生成和智能体任务上实现最高 95% 接受率，吞吐量提升 25%。在 Qwen3.5/3.6/3.7 模型上，异步 RL 训练端到端加速达 1.8 倍，且无需在线更新 MTP。
论文强化学习多 Token 预测推测解码
推荐理由：RL 训练加速是 LLM 后训练的核心痛点，Bebop 用 MTP+拒绝采样把加速做到 1.8 倍，做 RL 训练优化的团队可以直接参考其 TV 损失和离线训练策略。
原文
6月9日
10:29
10:29官方一手arXiv: DeepSeek@Jianguo Zhu
精选
研究者发现了一种针对检索增强生成（RAG）系统的新型间接提示注入攻击模式，称为DACSI（文档作者控制信号冒充）。攻击者通过编写看似元数据、来源或策略信号的文档文本，让模型误将其视为可信的控制指令，从而绕过安全边界。该攻击无需显式命令，利用RAG将用户查询、检索文档和系统标签混合到同一自然语言提示中的设计缺陷。在DeepSeek V4 Pro、Qwen3.5-397B等6种模型上的实验表明，该攻击在多数模型上有效，尤其在高易感性设置中。研究建议通过源/通道分离来缓解此类攻击。
论文RAG提示注入安全攻击
推荐理由：RAG系统开发者需要警惕这种低成本、隐蔽的间接注入方式——它不依赖命令，而是冒充元数据，做AI安全的团队建议仔细看论文中的缓解方案。
原文
6月6日
05:16
6月4日
23:26
23:26官方账号SiliconFlowAI@siliconflowai
Nex 团队推出 Nex-N2-Pro 模型，基于 Qwen3.5-397B-A17B，在多项基准测试中达到 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 级别性能。该模型为 397B MoE 推理模型，支持 262K 上下文和视觉语言任务，能自动调整推理深度，减少 30-50% 的思考 token 而不牺牲性能。在 Terminal Bench 2.1、GDPVal 和 SWE-Verified 上取得 SOTA 成绩，擅长智能体编程、深度搜索和工具使用。SiliconFlow 已提供 T+0 支持，前两周免费使用。
AI模型推理模型MoE开源/仓库
推荐理由：做智能体编程或深度搜索的团队，现在就能免费试用一个对标顶级闭源模型的开源 MoE 模型，且能直接接入 Claude Code、Cursor 等工具，值得立即体验。
原文
6月2日
10:58
10:58
09:51
01:54
5月30日
12:34
12:34orange.ai@oran_ge
有投资人爆料称 Anthropic 的 Claude 模型蒸馏了中国模型 Kimi 和 Qwen，而非此前猜测的 Cursor。该说法最初在私下交流中传出，如今似乎有更多证据浮出水面。事件折射出 AI 行业模型蒸馏现象的普遍性与真假难辨的现状。作者调侃称责任全在崔茂。
行业AnthropicClaude蒸馏
事件专题
推荐理由：模型蒸馏争议触及 AI 行业的核心竞争与伦理问题，关注大模型生态的从业者和投资人值得一读，看完会对行业潜规则有新认识。
原文
5月29日
17:11
17:11官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云联合Appnovation举办线上战略简报，探讨Qwen模型如何帮助企业重新思考AI性能与成本的平衡。简报将分享全球领导者选择Qwen的原因，以及团队保持竞争力所需的关键信息。活动定于6月9日周二上午11点（太平洋时间）举行，时长55分钟，需注册参与。
行业Qwen阿里云AI成本
推荐理由：正在评估AI模型性价比的企业团队，可以直接了解Qwen在性能与成本上的实际表现，建议注册参加简报获取一手信息。
原文
5月28日
23:27
23:27berryxia@berryxia
72°
Qwen团队推出新基准Qwen-Image-Bench，将文本到图像（T2I）评测从简单的提示词对齐提升到真实世界保真度和创意生成能力。该基准包含56个细粒度评估维度，并配备Q-Judger自动评分器，与人类判断的相关性高达ρ=0.92。测试显示，OpenAI、Gemini、Grok、Flux等现有模型的排名被重新洗牌，差距明显。开发者、Prompt工程师和企业可用此基准评估模型、优化提示词或选择供应商。Qwen此举不仅自卷模型，还推动了评测标准的进步。
AI产品QwenT2I评测Qwen-Image-Bench
事件专题
推荐理由：做T2I模型开发或选型的团队，终于有了一个能区分真实创意能力的评测标准，不再只看基础对齐分，建议直接拿自己的pipeline跑一遍，数据会说话。
原文
5月27日
22:11
22:11官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
在2026年Qwen大会上，阿里云宣布推出完全开放的AI生态系统。除了自家的Qwen系列模型，全球领先的第三方模型现在也可以通过Model Studio和百炼平台直接访问。这一举措旨在打破模型孤岛，为开发者提供更丰富的模型选择。阿里云通过开放生态，降低了AI应用的门槛，加速了AI技术的普及和创新。
AI产品阿里云Qwen开放生态
推荐理由：阿里云开放生态让开发者无需切换平台就能调用全球顶尖模型，做AI应用集成的团队可以大幅减少对接成本，建议直接体验Model Studio的模型市场。
原文
5月26日
16:35
16:35官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里巴巴云发布 AI Key Frames 系列，首期邀请 Nous Research 战略主管 Tommy Eastman 探讨 AI 智能体的本质。Eastman 指出当前多数“AI 智能体”只是带额外步骤的聊天机器人，真正的智能体应具备自主决策能力。他强调开源模型在持续超越闭源实验室，并预测 AI 将成为一切的操作层。该系列旨在推动 AI 原生发展，值得关注。
AI产品智能体开源/仓库Qwen
推荐理由：Tommy Eastman 对 AI 智能体的犀利定义直击行业痛点，做智能体开发的团队和关注开源 vs 闭源趋势的读者，看完会对 AI 的未来方向有更清晰判断。
原文
15:36
15:36官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
在2026年Qwen大会上，阿里云CTO兼国际业务总裁李飞飞博士宣布公司战略从云原生转向智能体原生。为普及AI，阿里云构建了四大基石：模型、智能体云、工具与服务、规模化。这一转变标志着阿里云将AI智能体作为核心基础设施，推动AI的民主化应用。
行业阿里云智能体云原生
推荐理由：阿里云的战略转向Agent-native，做云服务和AI应用的团队值得关注——这直接决定了未来云架构和开发范式的走向。
原文
14:28
14:28官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云宣布将于Qwen Conference 2026举办AI Key Frames直播活动，聚焦AI生产力核心、全栈AI重塑增长曲线。活动将邀请行业先锋探讨推理、内容创作和开放AI生态等前沿领域。直播旨在帮助观众深入理解AI原生趋势，并推动AI应用落地。用户可通过链接预约观看。
行业阿里云QwenAI大会
推荐理由：阿里云Qwen大会首次以直播形式拆解AI生产力核心，做AI应用或关注推理、内容创作的开发者值得预约，能直接获取行业先锋的一手洞察。
原文
12:13
12:13官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
Picsart 与阿里巴巴的 Qwen 模型及 HappyHorse 合作，发起 Picsart HappyHorse Awards，这是一项面向创意人士的 AI 视频挑战赛。参赛者需使用 Picsart 和 HappyHorse 工具创作 15 秒至 5 分钟的竖屏短视频，主题涵盖电影感、情感、戏剧或实验风格。大奖为 5000 美元现金或前往阿姆斯特丹 HumanX 的旅行，另有多个荣誉奖。挑战赛从 5 月 26 日持续到 6 月 14 日，获奖者于 7 月 3 日公布。这为 AI 创作者提供了展示才华和赢取奖励的绝佳机会。
行业AI视频创作挑战Picsart
推荐理由：AI 视频创作者和内容制作者可以借此机会展示创意，赢取现金或旅行大奖，同时获得 Picsart 的官方推广曝光，值得一试。
原文
11:48
11:48官方账号arXiv cs.AI@Federico Torrielli, Peter Schneider-Kamp, Lukas Galke Poech
精选
该研究针对激活预言机（activation oracles）的自然语言输出，探索了6种不确定性量化方法。实验基于6000个样本，发现bootstrap模式频率在Qwen3-8B和Qwen3.6-27B上校准误差最低（ECE 5.7% vs 25.5%），而log-prob基线可作为低成本快速筛选信号。这项工作填补了激活预言机置信度评估的空白，对依赖模型内部解释的AI安全研究有直接意义。
论文激活预言机置信度校准不确定性量化
推荐理由：做模型可解释性研究的团队终于有了可靠的置信度评估方法——bootstrap模式频率比传统log-prob校准误差低近5倍，建议做LLM内部机制分析的开发者直接参考论文代码。
原文
5月25日
20:56