曾几何时，我们以为AI绘画的终点是“以假乱真”。但很快，所有内容创作者和设计师都遇到了同一个瓶颈：AI能画出完美的图，却改不好一张图。仅仅是想把海报上的“夏季大促”改成“秋季上新”，就足以让最先进的模型束手无策，要么文字扭曲，要么风格尽毁。 这个创作流程中的“最后一公里”，似乎成了一道天堑。直到2025年8月19日，阿里巴巴通义千问团队将一块重磅拼图——Qwen-Image-Edit，放在了世界的桌面上。它似乎在说：从现在起，图像编辑不再是祈祷和妥协，而是精准的对话。 不只是听懂，更是“看懂”：双脑驱动的编辑革命 …
当大家还在为通用聊天模型的“智商”和“情商”争论不休时，上海人工智能实验室悄悄扔出了一张王牌，直接杀入了最硬核的赛道——科学研究。 这张牌，就是Intern-S1-mini。 别被它名字里的“mini”迷惑了。这可不是什么玩具，而是一把锋利、精准、专门为科学家和工程师打造的手术刀。 一把解剖刀，而非一把瑞士军刀 我们见过太多号称“无所不能”的瑞士军刀式模型，它们什么都能聊上几句，但真要钻进专业领域，往往就显得力不从心。Intern-S1-mini则完全是另一路数，它的目标从一开始就异常明确：成为最懂科学的AI助手。…
你是否经历过这样的会议：激情澎湃地讨论着“Sonocore发泡工艺”和“Pulse脉冲乳胶”，会议纪要却给你转写成了“声呐阔尔”和“派斯乳胶”？这种“AI在听，但没听懂”的尴尬，正在被终结。 2025年8月22日，钉钉与通义实验室语音团队联手，向企业界投下了一枚重磅炸弹——Fun-ASR语音识别大模型。这不又是一个普通的语音转文字工具，而是一个真正能深入业务场景，听懂行业“黑话”的智能伙伴。 不止于听见，更在于听懂 传统的语音识别模型，在日常对话中表现尚可，可一旦进入专业领域，便常常“水土不服”。而Fun-ASR的…
各位技术同好，代码农夫，模型“炼丹师”们，请放下手中的 profiler，暂停你的 pip install。今天，我们来聊一个让开源社区心跳加速的新玩意儿——字节跳动Seed团队扔出的重磅炸弹：Seed-OSS-36B。 别急着说：“哦，又一个三百亿参数的模型，审美疲劳了。” 如果你只看到参数，那可就错过了这场好戏最精彩的部分。这不仅仅是一次肌肉秀，更像是一场精妙的工程魔法。 一、512K原生上下文：这不是“扩建房”，这是“摩天大楼”地基 我们先来聊聊那个最唬人的数字：512K tokens的原生上下文窗口。 这到…
兄弟们，新玩具来了！ 就在大家还在争论闭源与开源的未来时，DeepSeek毫无征兆地在Hugging Face上扔出了一颗重磅炸弹——V3.1 Base模型。别看名字只是个“.1”的迭代，这次的升级，在我看来，与其说是参数的堆砌，不如说是一场关乎“效率”与“架构”的精妙胜利。 今天，不谈空泛的商业前景，咱们就以一个开发者的视角，像拆解一块精密的机械表那样，一层层剥开V3.1的外壳，看看它的心脏究竟是如何跳动的。 128K上下文：不只是把内存条加大了 首先，最引人注目的就是那个闪亮的数字：128K tokens。 这…
在今天这个大模型参数军备竞赛几乎白热化的时代，我们似乎已经习惯了用“更大、更多、更强”来衡量进步。但当所有人都盯着千亿、万亿参数的星辰大海时，总有一些团队在默默打磨着另一条路：如何用更精巧的结构，榨干每一分算力的潜力？ 最近，快手Klear团队扔出的Klear-Reasoner模型，就像是在这股“大力出奇迹”的浪潮中，注入了一股清流。它基于平平无奇的Qwen3-8B-Base，却在数学和代码这两个公认的硬骨头任务上，交出了一份令人侧目的成绩单。 这不禁让人好奇，他们到底做了什么？ 核心的魔术：那个叫GPPO的“松绑…
在AI界，“参数为王”的信仰似乎坚不可摧，巨头们在千亿、万亿参数的军备竞赛中一路狂奔。然而，阿里国际数字贸易集团（AIDC）最近却悄然扔出了一枚“深水炸弹”——Ovis2.5。它没有夸张的参数规模，却用一种近乎“降维打击”的方式，重新定义了什么叫“经济型高性能”。 这不仅仅是一个模型的迭代，更像是一场理念的革命。 告别“裁剪与平铺”，让AI拥有原生视力 想象一下，当你让一个AI分析一张复杂的工程图纸时，它做的第一件事是什么？传统模型会粗暴地把图片切成一个个小方块，或者直接压缩，就像让你透过一堆马赛克去理解《清明上河…
机器人领域似乎很久没有过这样激动人心的时刻了。我们习惯了机器人在宣传片里流畅优雅，在现实中却磕磕绊绊。我们习惯了它们需要海量数据和漫长调教才能学会一项新技能，换个环境就得从头再来。这些困境，就像一堵无形的墙，阻碍着具身智能真正走进我们的生活。 直到智元机器人（Agibot）将 Genie Envisioner (GE) 这个名字，连同它背后的开源平台，一起推到了聚光灯下。这不仅仅是一次技术更新，更像是一场范式革命。GE的核心思想听起来有些科幻：它要让机器人先“想象”出任务完成的画面，再动手去做。 从“听指令干活”到…
当AI音乐的浪潮席卷全球，我们听过了无数技术上无可挑剔、却总感觉少了点“人味儿”的作品。它们能精准复刻旋律与和声，却难以捕捉一种更深邃的东西——文化的灵魂。直到2025年8月15日，昆仑万维在其“SkyWork AI技术发布周”的压轴日，为我们揭晓了Mureka V7.5，一个或许能改变这一切的模型。 它要解决的，不是AI音乐“能不能唱”的问题，而是“会不会唱”的艺术难题，尤其是在中文这个博大精深的语境里。 不只是“能唱”，而是“会唱”——注入灵魂的第一口气 以往的AI歌曲，特别是中文歌，常常败在两个字上：“生硬”…
在人工智能的竞技场上，模型的更新迭代早已不是新闻，但总有一些作品的诞生，不只是简单的数字增长，而是足以撼动整个领域根基的范式革命。今天，Meta扔下的这颗重磅炸弹——DINOv3，就是这样的存在。它不是又一个视觉模型，它更像是一个宣言：计算机视觉的玩法，从现在开始，彻底变了。 一位“自学成才”的艺术家 想象一下，一个艺术家在没有老师指导、没有看过任何标签的情况下，仅仅通过阅遍世间17亿幅画作，就自行领悟了光影、结构、情感和万物的本质。DINOv3就是这样一位“自学成才”的艺术家。 它摒弃了依赖海量人工标注的传统路径…
