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曝苹果已与阿里合作训练大模型

曝苹果已与阿里合作训练大模型

曝苹果已与阿里合作训练大模型

据路透社援引三位知情人士爆料,苹果已和阿里巴巴展开合作,联合训练一款专门面向中国市场的大语言模型。就在8月8日,苹果悄然更新Mac使用手册,新增《在Mac上配合Apple智能使用千问》相关章节,这也是苹果首次对外官方披露国行Apple智能的合作细节,不过该章节后续已被删除。

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8575 点击    2026-08-14 22:45
独家|腾讯混元徐灿转岗微信WeLM,微信AI进入加速阶段

独家|腾讯混元徐灿转岗微信WeLM,微信AI进入加速阶段

独家|腾讯混元徐灿转岗微信WeLM,微信AI进入加速阶段

《智能涌现》从相关人士处获悉,混元资深研究员徐灿在近期加入腾讯WeLM团队,从事大模型研发相关工作。多名知情人士透露,在姚顺雨接手腾讯大语言模型研发前,徐灿在混元LLM体系中担任后训练一个方向上的负责人。值得一提的是,这次转岗发生在微信持续强化自研大模型和Agent能力的阶段。

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7950 点击    2026-08-14 22:44
腾讯混元Hy ASR 3.0 preview发布:通用识别、方言覆盖、场景鲁棒性全面提升

腾讯混元Hy ASR 3.0 preview发布:通用识别、方言覆盖、场景鲁棒性全面提升

腾讯混元Hy ASR 3.0 preview发布:通用识别、方言覆盖、场景鲁棒性全面提升

8 月 4 日,腾讯混元正式发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview。基于最新一代大语言模型 Hy3 的语言理解能力,Hy ASR 3.0 preview 融合高精度语音识别与深度语义理解能力,在通用识别、上下文感知、多场景鲁棒性以及方言覆盖等核心维度实现全面提升,

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9613 点击    2026-08-05 15:14
一夜之间,Claude Code删掉了80%系统提示词

一夜之间,Claude Code删掉了80%系统提示词

一夜之间,Claude Code删掉了80%系统提示词

「我们删除了 80% 的 Claude Code 系统提示,这是我们从编写系统提示词、Skill 和 Claude.MD 中学到的。」本周五,Claude Opus 5 正式上线,Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 立即发帖,向我们介绍了新一代大语言模型之上,工程方面的趋势变化。

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9111 点击    2026-07-25 16:15
姚顺雨领军,腾讯合并大语言模型和多模态团队

姚顺雨领军,腾讯合并大语言模型和多模态团队

姚顺雨领军,腾讯合并大语言模型和多模态团队

近日,腾讯宣布混元多模态模型部门与大语言模型部门合并,成立基础模型部,统一由腾讯首席AI科学家姚顺雨管理,以进一步提升模型研发和协同效率,探索全模态模型的智能上限。

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9155 点击    2026-07-24 22:57
独家|混元多模态理解负责人胡瀚离职创业,原团队或将聚焦世界模型

独家|混元多模态理解负责人胡瀚离职创业,原团队或将聚焦世界模型

独家|混元多模态理解负责人胡瀚离职创业,原团队或将聚焦世界模型

独家获悉,近期,腾讯混元多模态理解负责人胡瀚提出了离职。此前,他曾担任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员。2025年初加入腾讯后,负责视觉大模型的研究。在后续的调整中,他加入大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组,负责多模态理解的相关研究,汇报给姚顺雨。

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9772 点击    2026-07-23 16:56
AI与职业这三年:震荡、规律与职业群像

AI与职业这三年:震荡、规律与职业群像

AI与职业这三年:震荡、规律与职业群像

2023年春天,一份来自OpenAI的研究论文让“暴露度”这个词进入公众视野。论文用大语言模型的能力去匹配美国劳工部近千个职业的任务描述,得出一份风险排序:数学家、报税员、量化分析师、作家、网页设计师排在前面,编程与写作技能的暴露度接近100%。

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7567 点击    2026-07-15 11:10
无需视觉 tokenizer,北大PRA解锁自回归图像生成潜力,135M模型性能反超1.9B基线

无需视觉 tokenizer,北大PRA解锁自回归图像生成潜力,135M模型性能反超1.9B基线

无需视觉 tokenizer,北大PRA解锁自回归图像生成潜力,135M模型性能反超1.9B基线

过去几年,扩散模型几乎定义了高质量图像生成:从随机噪声出发,经过多轮迭代,逐步 “雕刻” 出一张图像。但随着大语言模型席卷人工智能领域,另一条路线正迅速走到舞台中央 —— 图像,能否也像语言一样,通过自回归方式逐步生成?

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7696 点击    2026-07-14 11:07
ICML 2026|让奖励模型更准更高效,TikTok、NUS提出置信度门控

ICML 2026|让奖励模型更准更高效,TikTok、NUS提出置信度门控

ICML 2026|让奖励模型更准更高效,TikTok、NUS提出置信度门控

奖励模型(Reward Model, RM)是大语言模型对齐的核心组件,负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板:标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限;生成式 judge 能给出判断理由,却需为每个样本生成长 reasoning,token 与延迟开销显著。

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7563 点击    2026-07-13 14:44