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#数据/训练

今日 0 条
10月12日周一
10月10日周六
  1. OSCHINA 社区57

    微软发布基于 Qwen 后训练的决策模型 Microsoft-Decision-1

    微软发布 Microsoft-Decision-1,一款基于 Qwen 后训练的决策评分模型,可在 Microsoft Foundry 中使用,OpenRouter 即将上线。它不给文本而是给结构化输出,对给定的一组答案选项输出每个选项的校准概率,可直接被软件消费;定位与 TypeSafe AI 的 JEV 高度重合,后者同期获得 75 亿美元估值。

10月7日周三
  1. Hacker News · AI 最新25

    Ask HN:你希望 Iki Software 的 SPC-AI 首次公开亮相时看到什么?

    Iki Software 宣布其新型 AI 技术 SPC-AI 将于数周后首次公开发布。SPC-AI 不同于 LLM、Transformer 或神经网络,无需提示词,而是作为软件内可训练的数据结构,普通程序员即可训练。目前已有 Python、JavaScript、C++ 和 Lua 四种语言的最小化库实现,团队正向社区征集大家想了解的内容。

10月6日周二
  1. TechCrunch · AI65

    Mistral AI 发布 1T 参数模型 Mistral Large 4,旨在超越闭源与开源对手

    Mistral AI 于周二发布 Mistral Large 4(ML4),一款 1T 参数的多模态大模型,昵称 Le Chonk,被定位为美国闭源模型与中国开源模型之外的第三条道路。

    推荐理由:原文给出 ML4 在闭源与中国开源模型之间的定位与自有算力投入对比,读者可据此判断欧洲开源路线的竞争力。

10月4日周日
10月3日周六
  1. The Decoder69

    Cloudflare 发布 Clef 与 Clef-flash 决策模型,称智能体决策不再需要人类介入

    Cloudflare 发布面向智能体的决策模型 Clef 与 Clef-flash,直接对标 TypeSafe AI 的 Jev。Clef-flash 中位延迟约 39 毫秒,Clef 约 209 毫秒,而 Jev 略超 524 毫秒;Clef 基于 Qwen3.8-27B,Clef-flash 基于 Qwen3.5-9B,上下文窗口为 64,000 token,并可处理图像。

    推荐理由:文中给出 Clef 与 Jev 的延迟和准确率对比,读者可据此判断决策模型在智能体链路中的取舍。

9月22日周二
  1. Latent Space78

    小米 MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B 登顶开放权重模型榜单,训练成本 $3M

    小米发布 MiMo-V2.6 系列原生全模态开放模型,MiMo-V2.6-Pro 以 1.02T 总参数、42B 激活参数登顶 Artificial Analysis 开放权重智能指数(46),另有 Flash 与最高 20x 提速的 Pro-UltraSpeed 版本。

    推荐理由:小米以非传统大厂身份拿下开放权重榜首,并同步开放 RL 环境与训练配方,显示后训练正成为更便宜的能力跃升路径。

8月27日周四
  1. 阿里云开发者79

    Qwen3.8-Flash 上线千问 AI 平台,每百万 Tokens 输入 0.8 元

    千问 AI 平台上线 Qwen3.8-Flash,API 每百万 Tokens 输入 0.8 元、输出 2.7 元、缓存命中 0.1 元。该模型为多模态 MoE 架构,千亿总参数仅激活 60 亿,引入 QSA 机制与 Gated Residual,在高缓存命中的 1M Tokens 长上下文场景中提速 8 倍以上。模型权重已在 Hugging Face 与魔搭社区开源,千问办公标准模式也已内置。

    推荐理由:原文列出了 Qwen3.8-Flash 的架构创新与分层价格,读者可据此评估长上下文 Agent 任务的调用成本。

8月21日周五
3月10日周二
11月17日周一
  1. Google DeepMind75

    Google DeepMind 发布 WeatherNext 2 最先进天气预报模型

    Google DeepMind 与 Google Research 发布天气预报模型 WeatherNext 2,预报速度提升 8 倍、分辨率精细到 1 小时,在 99.9% 的变量和 0-15 天预报时效上超越上一代 WeatherNext 模型。

    推荐理由:原文给出 WeatherNext 2 相比上一代在 99.9% 的变量与预报时效上提升,并开放 Earth Engine、BigQuery 与 Vertex AI 早期访问,可据此判断气象数据的获取与使用方式变化。

8月22日周二
2月14日周四
  1. OpenAI News90

    OpenAI:更好的语言模型及其影响

    OpenAI 训练了一个大规模无监督语言模型,能生成连贯的文本段落,并在多项语言建模基准上达到 SOTA。该模型无需任务专属训练,即可完成基础的阅读理解、机器翻译、问答和摘要。

    推荐理由:原文记录了大规模无监督语言模型在无需任务专属训练时即可完成阅读理解、翻译、问答与摘要,可作为理解通用语言能力演进的背景。

6月11日周一
  1. OpenAI News65

    OpenAI 用无监督学习改进语言理解

    OpenAI 在一系列多样的语言任务上取得 SOTA 结果,所用系统可扩展且任务无关,并同时开源。该方法结合 Transformer 与无监督预训练,表明将监督学习方法与无监督预训练配合使用效果良好,OpenAI 希望该结果推动在更大、更多样数据集上应用这一思路的研究。

    推荐理由:原文记录了 OpenAI 将 Transformer 与无监督预训练结合的验证,可据此理解该思路在语言任务上的效果。

12月6日周三
10月19日周四
7月20日周四
  1. OpenAI News67

    OpenAI 发布新强化学习算法 Proximal Policy Optimization(PPO)

    OpenAI 发布新强化学习算法 Proximal Policy Optimization(PPO),性能与 SOTA 方法相当或更好,且实现和调参更简单。PPO 因易用性和良好性能已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。

    推荐理由:原文给出 PPO 与已有强化学习算法的性能对比和易用性说明,可帮助读者判断是否将其作为默认训练算法。

4月6日周四