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全部动态

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4月30日周四
4月29日周三
  1. Hugging Face Blog60

    Granite 4.1 LLM 是如何训练的:IBM 公开数据工程、预训练与强化学习全流程

    IBM Granite 团队发布技术文章,详解 Granite 4.1 系列稠密 LLM(3B、8B、30B)的训练流程:约 15T tokens 五阶段预训练,上下文窗口经长上下文扩展至 512K tokens,随后用约 4.1M 条高质量样本做 SFT,并采用 on-policy GRPO 配合 DAPO loss 的多阶段强化学习。

    推荐理由:Granite 4.1 团队公开了从数据配比到多阶段 RL 的完整训练细节,可对照其 8B 稠密模型追平 32B MoE 的结论。

4月28日周二
  1. Hugging Face Blog71

    NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni 全模态理解模型

    NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni,一款面向文档分析、多图推理、语音识别、长音视频理解与智能体电脑操作的全模态理解模型,在 MMlongbench-Doc、OCRBenchV2、WorldSense、DailyOmni、VoiceBench 等基准上取得领先成绩。

    推荐理由:原文给出架构、训练配方与多模态基准对比,可据此判断开源全模态模型在文档、音视频与GUI任务上的位置。

4月27日周一
  1. Mistral AI62

    Mistral AI 发布 Workflows 公开预览版

    Mistral AI 发布企业 AI 编排层 Workflows 公开预览版,提供持久化执行、可观测性和容错能力,ASML、ABANCA、CMA-CGM、France Travail、La Banque Postale、Moeve 等客户已用它自动化关键流程。

    推荐理由:原文给出 Workflows 的编排能力、部署模型与已落地客户案例,读者可据此判断企业级 AI 流程如何从概念验证走向生产。

  2. Google DeepMind42

    Google DeepMind 宣布与韩国科学技术信息通信部达成合作

    Google DeepMind 与韩国科学技术信息通信部(MSIT)建立合作,将在首尔办公室设立 AI Campus,向韩国学术界开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。合作覆盖生命科学、能源、天气与气候领域,并探索韩国学生实习机会,同时与韩国 AI 安全研究所(AISI)就安全研究展开协作。

4月25日周六
4月24日周五
4月23日周四
  1. OpenAI News69

    OpenAI 发布 GPT-5.5 模型

    OpenAI 发布 GPT-5.5,该模型面向编码、研究和数据分析等复杂任务,并支持跨工具使用。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-5.5,读者可据此了解新模型面向编码、研究与数据分析的定位。

4月22日周三
  1. OpenAI News60

    OpenAI 在 ChatGPT 中推出工作区智能体

    OpenAI 在 ChatGPT 中推出工作区智能体(workspace agents),由 Codex 驱动,可自动执行复杂工作流并在云端运行。官方称其帮助团队跨工具安全地扩展工作。

    推荐理由:OpenAI 官方给出 ChatGPT 工作区智能体的定位与云端运行方式,读者可据此了解团队自动化的新入口。

4月21日周二
  1. Google DeepMind26

    Google DeepMind 与 Accenture、Bain、BCG、Deloitte、McKinsey 合作加速企业 AI 转型

    Google DeepMind 宣布与 Accenture、Bain & Company、BCG、Deloitte、McKinsey 合作,推动前沿 AI 在企业的大规模落地。合作包含三大支柱:共建行业专属 AI 能力、让合作伙伴提前使用 Gemini 系列等前沿模型、以及对接 DeepMind 领导层与客户 CEO 和董事会。目前仅 25% 的组织成功将 AI 规模化投入生产。

  2. OpenAI News62

    OpenAI 推出 ChatGPT Images 2.0

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.0,改进了文字渲染、多语言支持和视觉推理能力。官方同时提到 Images 2.5 的新变化。

    推荐理由:官方给出 ChatGPT Images 2.0 在文字渲染、多语言和视觉推理上的改进方向,可据此判断图像生成能力的迭代重点。

  3. Hugging Face Blog34

    QIMMA:Hugging Face 推出质量优先的阿拉伯语 LLM 排行榜

    Hugging Face 发布 QIMMA(阿拉伯语"顶峰")阿拉伯语 LLM 排行榜,在评测模型前先对基准做质量验证,整合 14 个来源基准的 109 个子集、超 52,000 条样本,覆盖 7 个领域,其中 99% 为原生阿拉伯语内容,也是首个含代码评测的阿拉伯语排行榜。验证发现 ArabicMMLU 丢弃率 3.1%、MizanQA 2.3%,问题涵盖答案错误、文本损坏与文化偏见。

  4. Hugging Face Blog30

    AI 与网络安全的未来:为什么开放性至关重要

    Hugging Face 发文讨论 Mythos 与 Project Glasswing 发布后 AI 网络安全格局,指出 Mythos 的漏洞发现与修补能力来自模型、算力、安全脚手架与自主性组成的系统配方,而非单一模型。文章认为开源代码与工具能分散检测、验证、协调、补丁传播四个环节,避免闭源单点故障,并主张采用半自主 AI 智能体在人类可控前提下进行防御。

4月20日周一
  1. Berkeley AI Research33

    GRASP:面向世界模型长时程规划的梯度规划器

    伯克利 AI 研究提出 GRASP,一种面向学习动力学(世界模型)的梯度规划器,通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号,同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度,使长时程规划更实用、更鲁棒。该工作由 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun 与 Amir Bar 合作完成。

4月16日周四
  1. Google Research38

    Google 提出 Simula:面向真实世界的合成数据集机制设计与推理框架

    Google 提出推理优先的合成数据生成框架 Simula,无需种子数据,将数据集构建拆解为全局多样化、局部多样化、复杂化和质量检查四个可控维度,并以 Gemini 2.5 Flash 为教师模型、Gemma-3 4B 为学生模型在网络安全、法律推理、GSM8k 和 Global MMLU 等五个领域生成最多 512K 数据点。