数据
智源BGE-VL拍照提问即可精准搜，1/70数据击穿多模态检索天花板！
BGE系列模型自发布以来广受社区好评。 近日，智源研究院联合多所高校开发了多模态向量模型BGE-VL，进一步扩充了原有生态体系。 BGE-VL在图文检索、组合图像检索等主要多模态检索任务中均取得了最佳效果。
全球首款通用AI助手发布 中国AI产品Manus一夜刷屏
近日，全球首款通用Agent（自主智能体）产品Manus正式开启了部分内测，这标志着AI自主智能领域迈出了关键性的一步。 Manus以其强大的独立思考、规划并执行复杂任务的能力，直接交付完整成果，展现了前所未有的通用性和执行能力。 与现有的AI助手相比，Manus不仅具备多任务操作能力，如Claude的Computer use等，更能在多个领域实现更高的执行质量。
DeepSeek AI推出Smallpond:基于DuckDB与3FS的轻量级数据处理框架
随着数据集的不断扩大和分布式处理的复杂性加剧，现代数据工作流面临越来越大的挑战。 许多组织发现，传统的数据处理系统在处理时间、内存限制和分布式任务管理方面存在显著的短板。 在这样的背景下，数据科学家和工程师往往需要花费大量时间在系统维护上，而非从数据中提取有价值的见解。
重磅！阿里深夜推出全新推理模型，仅1/20参数媲美DeepSeek R1
就在刚刚，阿里Qwen 团队 正式发布了他们最新的研究成果 —— QwQ-32B 大语言模型！ 这款模型不仅名字萌萌哒 (QwQ)，实力更是不容小觑！ 😎相信关注大模型领域的朋友们都知道，模型参数量的大小往往与性能成正比。
MegaSynth：用70万合成数据突破3D场景重建瓶颈，PSNR提升1.8dB！
一眼概览MegaSynth 提出了一种基于非语义合成数据的大规模 3D 场景重建方法，生成 70 万个合成场景数据集，训练大型重建模型（LRMs），相比使用真实数据训练的模型，PSNR 提升 1.2~1.8 dB，显著增强 3D 场景重建的广覆盖能力。 核心问题当前 3D 场景重建方法受限于：数据规模受限：现有真实数据集 DL3DV 仅 10K 场景，远小于物体级数据集（如 Objaverse 80 万个实例）。 数据分布不理想：现有数据集多为人工采集，难以确保场景多样性，摄像机运动范围受限，且可能包含噪声和不精确标注。
GPT-4.5登顶6小时即失守！Grok-3上演1分逆袭
基础模型竞争又紧张刺激起来了！ GPT-4.5刚登顶竞技场且全任务分类第一名，6小时后总榜就被马斯克的新版Grok-3反超。 两者都是获得3000 票数，总分1412：1411只差一分。
DeepSeek全面开源V3/R1推理系统！成本利润率高达545%
就在刚刚，当大家以为开源周已经结束的时候，真「Open AI」DeepSeek带来了压轴大戏——DeepSeek-V3/R1推理系统，全面揭秘！ 吞吐量和延迟优化：跨节点高效并行（EP）驱动的批处理扩展计算与通信并行处理智能负载均衡在线服务性能数据：每个H800节点每秒处理73,700/14,800输入/输出token成本利润率高达545�epSeek表示，希望本周分享的技术见解能为开源社区带来价值，共同推进通用人工智能的发展目标。 看到这里，网友都惊了！
Nature独家爆料：全球机构撤稿率大排行，医学领域成重灾区
撤稿，是对科研人员诚信的巨大打击，不仅是一篇论文，此前的研究成果都可能遭到同行质疑。 中国在保障学术道德诚信方面的力度非常大，一经发现，即全国通报批评，取消申报课题资格5年，基本就断送了自己的学术生涯。 通报链接：：，仍然有大量的科研人员为了一己私利，在论文撰写中捏造数据、伪造实验结果，甚至雇佣写手，从论文工厂中购买。
大模型训练或无需“纯净数据”！北大团队新研究：随机噪声影响有限，新方法让模型更抗噪
传统的大语言模型训练需要依赖”纯净数据”——那些经过仔细筛选、符合标准语法且逻辑严密的文本。 但如果这种严格的数据过滤，并不像我们想象中那般重要呢？ 这就像教孩子学语言：传统观点认为他们应该只听语法完美的标准发音。
不要自回归！扩散模型作者创业，首个商业级扩散LLM来了，编程秒出结果
当前的 AI 领域，可以说 Transformer 与扩散模型是最热门的模型架构。 也因此，有不少研究团队都在尝试将这两种架构融合到一起，以两者之长探索新一代的模型范式，比如我们之前报道过的 LLaDA。 不过，之前这些成果都还只是研究探索，并未真正实现大规模应用。
微软Phi-4家族新增两位成员，5.6B多模态单任务超GPT-4o，3.8B小模型媲美千问7B
动辄百亿、千亿参数的大模型正在一路狂奔，但「小而美」的模型也在闪闪发光。 2024 年底，微软正式发布了 Phi-4—— 在同类产品中表现卓越的小型语言模型（SLM）。 仅用了 40% 合成数据，140 亿参数的 Phi-4 就在数学性能上击败了 GPT-4o。
曝GPT-4.5本周空降！1T激活参数，120T训练数据，会吐出阶段性思考成果然后继续思考
嚯，万众期待的GPT-4.5，本周就要空降发布？ ！ 部分用户的ChatGPT安卓版本（1.2025.056 测试版）上，已经出现了“GPT-4.5研究预览（GPT-4.5 research preview）”的字样。
OpenAI Deep Research已向所有付费用户开放，系统卡发布
相信很多用户已经见识过或至少听说过 Deep Research 的强大能力。 今天凌晨，OpenAI 宣布 Deep Research 已经面向所有 ChatGPT Plus、Team、Edu 和 Enterprise 用户推出（刚发布时仅有 Pro 用户可用），同时，OpenAI 还发布了 Deep Research 系统卡。 此外，OpenAI 研究科学家 Noam Brown 还在 𝕏 上透露：Deep Research 使用的基础模型是 o3 正式版，而非 o3-mini。
通义新一代轻量化大语言模型DistilQwen2.5 发布 提升性能与效率
在大语言模型逐渐普及的今天，如何在资源受限的环境中实现高效部署已成为重要课题。 为了解决这一挑战，基于 Qwen2.5的轻量化大模型系列 DistilQwen2.5正式发布。 该模型采用了创新的双层蒸馏框架，通过优化数据和参数融合技术，不仅保留了模型的性能，同时显著降低了计算资源的消耗。
多模态大模型对齐新范式，10个评估维度全面提升，快手&中科院&南大打破瓶颈
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。 这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。 快手，中科院，南大合作从三个层面入手推动MLLM alignment的发展，包括数据集，奖励模型以及训练算法，最终的alignment pipeline使得不同基础模型在10个评估维度，27个benchmark上都取得了一致的性能增益，比较突出的是，基于本文提出的数据集和对齐算法对LLaVA-ov-7B模型进行微调后， conversational能力平均提升了19.5%，安全性平均提升了60%。
智元机器人AgiBot Digital World仿真框架上线，数据集丰富多样
智元机器人今日正式宣布推出自主研发的大型仿真框架AgiBot Digital World，为机器人操作提供灵活的仿真数据生成方案、预训练的大规模仿真数据和统一的模型评测标准，并同步开源海量仿真数据。 AgiBot Digital World是专为机器人操作技能研究与应用设计的仿真框架，集成海量逼真三维资产、多样化专家轨迹生成机制和全面模型评估工具。 它通过高保真模拟训练场景，全链自动化生成数据，实现一系列具身仿真服务。
开源的风吹到视频生成：阿里开源登顶VBench的万相大模型，一手实测来了！
当很多 AI 公司还就是否该走开源路线而感到左右为难时，阿里的技术团队又开源了一个新的模型 —— 万相（Wan）视频生成大模型（包括全部推理代码和权重，最宽松的开源协议）。 经常玩视频生成模型的同学应该知道，当前的很多模型仍然面临多方面挑战，比如难以还原复杂的人物动作，处理不好物体交互时的物理变化，遇到长文本指令就「选择性遵循」等。 如果三个方面都做得比较好，那模型厂商多半是不舍得开源的。
DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，最低只需原始数据0.3%
DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制（MLA），现在也能轻松移植到其他模型了！ 而且只需原始数据的0.3%~0.6%。 这项研究由复旦大学、华东师范大学、上海AI Lab等联合提出，复旦教授邱锡鹏（Moss大模型项目负责人）也在作者名单之列。