noreply@aihot.virxact.com (X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen))
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通义千问发布 Qwen3.8-Flash,多模态 MoE 模型,Qwen4 架构早期预览

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览,现已开放权重。该模型总参数量 125B,每 token 仅激活 6B,原生上下文 262K,可扩展至 1M;训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,并在编码和办公任务上表现更优。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta2x13k03t3rolwmr6pzc67

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通义千问发布 Qwen3.8-Flash,多模态 MoE 模型,Qwen4 架构早期预览

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览,现已开放权重。该模型总参数量 125B,每 token 仅激活 6B,原生上下文 262K,可扩展至 1M;训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,并在编码和办公任务上表现更优。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta2x13k03t3rolwmr6pzc67

noreply@aihot.virxact.com (Qwen:Blog Retrieval(API))
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Qwen3.8-Flash-Next 开源:Qwen4 架构早期预览

通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级,总参数 125B,每 token 激活 6B,训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,编码与办公任务能力更强。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta2veap03nmrolwxllvp4ay

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Qwen3.8-Flash-Next 开源:Qwen4 架构早期预览

通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级,总参数 125B,每 token 激活 6B,训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,编码与办公任务能力更强。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta2veap03nmrolwxllvp4ay

noreply@aihot.virxact.com (公众号:卡尔的AI沃茨)
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实测飞书和豆包合体后第1个Agent:豆包工作的8个使用技巧

豆包工作(豆包 Work)是当前企业接入Agent门槛最低的路径,但需用飞书账号登录才能解锁满血功能。实测可用手机远程控制最多7台设备、定时任务、自动读取本地skill、侧边栏直接编辑并同步飞书,且管理员看不到聊天记录。作者认为Work Agent是token消耗倍增器,飞书原生生态是豆包工作相比Claude Cowork、Codex Work的核心优势。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta7fyl104z5roj2ancsmx4g

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实测飞书和豆包合体后第1个Agent:豆包工作的8个使用技巧

豆包工作(豆包 Work)是当前企业接入Agent门槛最低的路径,但需用飞书账号登录才能解锁满血功能。实测可用手机远程控制最多7台设备、定时任务、自动读取本地skill、侧边栏直接编辑并同步飞书,且管理员看不到聊天记录。作者认为Work Agent是token消耗倍增器,飞书原生生态是豆包工作相比Claude Cowork、Codex Work的核心优势。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta7fyl104z5roj2ancsmx4g

noreply@aihot.virxact.com (公众号:腾讯混元)
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腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 压缩至 440MB,已落地哔哩哔哩直播弹幕翻译

腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 通过 2-bit 与 1.25-bit 量化方案压缩至 574MB 和 440MB,翻译质量几乎无损,在 FLORES-200 上优于 Microsoft Translator 等商业 API。该模型已联合英特尔完成 x86 适配,并在哔哩哔哩直播弹幕实时翻译中落地,单条弹幕翻译耗时 500~800ms。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta7honk0553roj21gque0zw

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腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 压缩至 440MB,已落地哔哩哔哩直播弹幕翻译

腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 通过 2-bit 与 1.25-bit 量化方案压缩至 574MB 和 440MB,翻译质量几乎无损,在 FLORES-200 上优于 Microsoft Translator 等商业 API。该模型已联合英特尔完成 x86 适配,并在哔哩哔哩直播弹幕实时翻译中落地,单条弹幕翻译耗时 500~800ms。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta7honk0553roj21gque0zw

noreply@aihot.virxact.com (Tomer Tunguz 博客(VC 分析))
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NVIDIA 季度营收指引达 1080 亿美元,首次突破单季千亿大关

NVIDIA 上季度营收 960 亿美元,同比增长 106%,并指引 Q3 营收达 1080 亿美元(±2%),成为首家单季营收破千亿的半导体公司。按此年化营收 4320 亿美元,NVIDIA 已跃居全球第六大公司。同时,非超大规模客户首次贡献数据中心净新增收入的大部分,应收账款周转天数从 45 天升至 60 天,显示其正通过延长付款条件为买家提供更多供应商融资。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtaxja5w0ckaroamws5is8wp

noreply@aihot.virxact.com (Hugging Face:Blog(RSS))
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用 Sentence Transformers 训练与微调多向量嵌入模型

Sentence Transformers v6.0 新增第四种模型类型 MultiVectorEncoder,支持 ColBERT 风格的后交互检索,并配套完整训练流程。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta64hk303hqroj2edkgrcxi

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