强化学习在近年来取得了许多成功，但其样本效率低下，限制了其在现实世界中的应用。世界模型作为一种环境生成模型，为解决这一问题提供了希望。它可以作为模拟环境，以更高的样本效率训练强化学习智能体。目前，大多数世界模型通过离散潜变量序列来模拟环境动态。然而，这种压缩成紧凑离散表示的方法可能会忽略对强化学习至关重要的视觉细节。与此同时，扩散模型已经成为图像生成领域的主导方法，挑战了传统的离散潜变量建模方法。受此启发，研究人员提出了一种名为DI

通义千问团队近日宣布开源其最新的Qwen2.5-Coder全系列，这一举措旨在推动Open Code LLMs的发展。Qwen2.5-Coder以其强大、多样和实用性受到关注。Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型在代码能力上达到了SOTA水平，与GPT-4o相当，展现出全面的能力

["谷歌发布PaLI-3视觉语言模型，小体量却达到SOTA性能。","该模型采用对比预训练方法，深入研究了VIT的潜力，在多语言模态检索中表现卓越。","PaLI-3将自然语言理解和图像识别完美融合，成为AI创新的重要力量。","该模型的基于SigLIP的对比预训练方法开辟了多语言跨模态检索的新时代。","虽然尚未完全开源，但已发布多语言和英文SigLIP模型，为研究人员提供尝试的机会。"]