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近日，Google 宣布推出一款名为 DolphinGemma 的大型语言模型，旨在帮助科学家们更深入地理解海豚的交流方式。这项新技术由 Gemini2.5Pro Experimental 驱动，并与佐治亚理工学院及其野生海豚项目（WDP）紧密合作。WDP 的目标是通过长时间的非侵入式观察，记录和分析大西洋斑点海豚(Stenella frontalis)的自然行为和社会结构，特别是它们的交流模式。多年来，WDP 积累了大量的数据，能够将特定的海豚声音与它们的行为进行关联。例如，母海豚和小海豚团聚时会发出的独特口哨声、在争斗时发出的尖叫

北京智谱华章科技有限公司（以下简称智谱）全新官方网站 https://z.ai 已全面上线。据 AIbase 了解，该平台集成了最新的对话、推理与沉思三款 GLM 模型，自今日起全面向全球用户免费开放使用。

在快速发展的语言模型领域，研究人员和组织面临着诸多挑战。这些挑战包括提升推理能力、提供强大的多语言支持以及有效管理复杂的开放任务。尽管较小的模型通常更容易获得且成本较低，但在性能上往往不及更大的模型。因此，开发中型模型以有效平衡计算效率与强大的推理及指令跟随能力，成为了当前的趋势。近日，清华大学发布了 GLM4，特别是其 GLM-Z1-32B-0414变体，有效应对了这些挑战。GLM4在一个包含15万亿个标记的大型数据集上进行训练，旨在提供可靠的多语言能力，并引入了

OpenGVLab开源发布了InternVL3系列模型，这标志着多模态大型语言模型（MLLM）领域迎来了新的里程碑。InternVL3系列包含从1B到78B共7个尺寸的模型，能够同时处理文字、图片、视频等多种信息，展现出卓越的整体性能。

谷歌近日发布了一份长达 69页 的白皮书，系统阐述了提示工程（Prompt Engineering）的核心理念与最佳实践。这份文档为开发者、研究人员以及AI从业者提供了全面的指导，旨在优化与大型语言模型（LLM）的交互效果，提升生成内容的质量与精准度。提示工程的核心价值提示工程作为与AI模型沟通的桥梁，直接影响模型输出的准确性和实用性。白皮书中指出，通过精心设计的提示，用户可以引导模型完成从简单问答到复杂推理的多种任务。文档详细介绍了提示工程的演变历程，强调其在自然语

人工智能领域再添一颗耀眼新星!近日，华为诺亚方舟实验室与香港大学自然语言处理组（HKU NLP Group） 联合发布了名为 Dream7B 的全新语言模型。这款模型被誉为“迄今为止最强大的开源扩散大型语言模型”。Dream7B 的问世，不仅在性能上超越了现有的扩散语言模型，更在通用能力、数学、代码以及规划能力上，比肩甚至超越了同等规模的顶尖自回归（AR）语言模型。这一突破性的进展，预示着文本生成领域或将迎来新的技术范式。颠覆传统:扩散模型赋能更强语言理解与生成长期以来，以 GP

近期，苹果公司在人工智能领域的新动态引起了广泛关注。根据彭博社记者马克・古尔曼的最新报道，苹果计划在即将推出的 iOS19系统中，显著增强其 “Apple Intelligence” 人工智能技术的应用范围。这一消息让业内人士对苹果未来的 AI 战略充满期待。据了解，苹果将向第三方开发者开放摘要生成 API 接口。这意味着，用户在多个场景中都能享受到 AI 带来的便利。例如，在群组聊天中，用户能够利用设备端的大型语言模型，自动获得对话摘要。这一功能尤其对忙碌的学生来说，将极大提高他

备受瞩目的中国人工智能研究实验室DeepSeek AI，继其强大的开源语言模型DeepSeek-R1之后，再次在大型语言模型（LLM）领域取得重大突破。近日，DeepSeek AI正式推出一项名为自主演原则的批判调优(Self-Principled Critique Tuning，简称SPCT)的创新技术，旨在构建更通用、更具扩展性的AI奖励模型(Reward Models，简称RMs)。这项技术有望显著提升AI在开放式任务和复杂环境中的理解和应对能力，为更智能的AI应用铺平道路。背景:奖励模型——强化学习的“指路明灯”在开发先进的LLM的过程中，强化学习（Reinfo

2025年4月8日，英伟达（NVIDIA）宣布推出其最新大型语言模型(LLM)——Llama3.1Nemotron Ultra253B。这一模型基于Meta的Llama-3.1-405B-Instruct开发，通过创新的神经架构搜索(NAS)技术进行了深度优化，不仅在性能上超过了近期发布的Llama4系列中的Behemoth和Maverick，还以开源形式在Hugging Face平台上发布，引发了AI社区的广泛关注。性能突破:碾压Llama4Behemoth和Maverick根据英伟达官方披露的信息以及社交媒体上的最新讨论，Llama3.1Nemotron Ultra253B在多个关键基准测试中表现出色。这一模型拥有2530亿个参数，相较于Lla

Mozilla 最近通过其 Mozilla Builders 计划推出了一款名为 LocalScore 的工具，旨在为本地大型语言模型（LLM）提供便捷的基准测试。该工具兼容 Windows 和 Linux 系统，具有极大的潜力，成为了易于分发的 LLM 框架的重要组成部分。尽管 LocalScore 仍处于早期开发阶段，但其表现已相当不错。LocalScore 是基于上周发布的 Llamafile0.9.2版本开发的，这一更新使得 LocalScore 成为一款实用的基准测试工具，能够在 CPU 和 GPU 上进行大型语言模型的性能评估。通过这一工具，用户可以轻松测量 LLM 系统的性能，获取快

在人工智能（AI）快速发展的背景下，微软正积极推动 AI 技能的普及，推出了为期50天的 AI 技能节。这个活动面向所有人，无论是初学者还是专业人士，均可免费注册，获取丰富的 AI 学习资源。而这次活动不仅旨在提升公众的 AI 能力，还希望借此机会打破吉尼斯世界纪录，真是一个既有趣又实用的活动。AI 正在改变各个行业的工作方式，尤其是在日常办公中。微软希望通过这次活动，帮助更多人理解 AI 技术的潜力，特别是大型语言模型（LLMs）在实际工作中的应用。例如，HCLTech 公司为美

OpenAI 团队推出了一个名为 PaperBench 的基准测试，旨在评估AI代理在复制先进 AI 研究方面的能力。该测试要求 AI 代理从头开始复制20篇2024年国际机器学习会议（ICML）中的重点和口头论文，整个过程涉及理解论文贡献、开发代码库以及成功执行实验。为确保评估的客观性，研究人员设计了详细的评分标准。这些标准将每项复制任务分解为多个层级的子任务，并设定明确的评分标准。PaperBench 一共包含8316个可以单独评分的任务，所有评分量规均与每篇论文的作者合作开发，以保证其准确性和真

人工智能芯片巨头英伟达的研究人员近日发布了一项名为“FFN融合”（FFN Fusion）的创新架构优化技术。该技术旨在通过解决Transformer架构中固有的串行计算瓶颈，显著提升大型语言模型（LLMs）的推理效率，为更广泛地部署高性能AI应用铺平道路.近年来，大型语言模型在自然语言处理、科学研究和对话代理等领域展现出强大的能力。然而，随着模型规模和复杂性的不断增加，其推理过程所需的计算资源也大幅增长，导致了效率瓶颈。Transformer架构是LLM的基础，其交替的注意力机制和前馈网络

Midjourney 和纽约大学的研究人员近日联手开发出一种创新方法，旨在显著提升语言模型生成创意文本的多样性，同时将质量损失控制在最低限度。这项发表在最新研究论文中的技术，核心在于将“偏差指标”引入人工智能的训练过程。其运作原理是通过量化每个生成的文本与针对同一提示创建的其他文本之间的差异。研究人员利用嵌入文本及其成对余弦距离来计算这些差异，从而为系统提供了一种理解文本变异性的数学框架。这种新的训练方法能够评估大型语言模型（LLM）响应之间的差异

亚马逊近日在其购物工具中进一步融合了人工智能，以鼓励消费者增加购买。该公司在周三宣布推出新功能 “兴趣”，旨在打造个性化和对话式的搜索体验。通过这一新功能，用户可以在搜索栏中输入与自身兴趣、偏好甚至预算相关的定制化提示。例如，用户可以搜索 “适合爱好者的模型制作套件及配件” 或 “咖啡爱好者的冲泡工具和小玩意”。“兴趣” 功能利用大型语言模型（LLMs），将日常语言转换为传统搜索引擎可以理解的查询，从而提供更相关的产品建议。此外，该工具会在后

亚马逊于2015年成立了 Alexa 基金，最初旨在支持早期语音技术初创企业。随着大型语言模型的崛起以及亚马逊推出基于生成性人工智能的 Alexa+，该基金决定扩展投资范围，更多地关注人工智能初创企业。Alexa 基金负责人保罗・伯纳德表示，随着人工智能的迅速发展，基金的使命已经超越了最初的语音技术，开始投资包括人工智能硬件和智能助手等多个领域。伯纳德指出:“虽然 Alexa 基金的使命已经随着时间的推移而演变，但人工智能的快速发展为我们提供了一个关键的转折点，使基金能够

近日，清华大学的研究团队开源了其最新的研究成果——Video-T1。这项技术的核心在于测试时缩放 （Test-Time Scaling， TTS），旨在通过在视频生成过程的推理阶段投入更多的计算资源，显著提升生成视频的质量和与文本提示的一致性，而无需重新进行昂贵的模型训练。这一创新性的方法为视频生成领域带来了新的可能性。何为“测试时缩放”?在大型语言模型 （LLMs） 领域，研究人员已经发现，通过在测试阶段增加计算量可以有效提升模型性能。Video-T1借鉴了这一思路，并将其应用于视频生成

腾讯近日宣布推出其最新的大型语言模型——混元-T1，并表示该模型在推理能力上可与OpenAI的最佳推理系统相匹敌。据腾讯介绍，混元-T1在开发过程中高度依赖强化学习，高达96.7%的训练后算力都用于提升模型的逻辑推理能力以及与人类偏好的一致性。在多项基准测试中，混元-T1展现出强大的性能。在测试14个学科知识的MMLU-PRO评估中，该模型取得了87.2分，仅略低于OpenAI的o1模型。在科学推理方面，浑元-T1在GPQA-diamond测试中获得了69.3分。尤其值得一提的是，腾讯强调混元-T1在数学方面的卓越

在人工智能领域，阿里巴巴再次带来了重磅消息。近日，阿里开源了最新的多模态模型 ——Qwen2.5-VL-32B-Instruct。这款新模型是 Qwen2.5系列中的一员，其他版本包括3B、7B 和72B，而32B 版本在保持性能的同时，更加注重便捷的本地运行体验。Qwen2.5-VL-32B 经过强化学习的优化，在多个方面表现出色。首先，它的回答更加符合人类的认知习惯，这意味着用户在与模型互动时，将能获得更自然和流畅的交流体验。其次，这款模型在数学推理能力方面的提升也十分显著。无论是复杂的数学题还是几何体

据韩国当地媒体报道，专注于人工智能应用芯片研发的初创公司FuriosaAI近日拒绝了科技巨头Meta提出的高达8亿美元的收购要约。FuriosaAI方面表示，将继续专注于自主研发和生产其AI芯片。报道指出，此次收购谈判破裂的主要原因在于收购后双方在业务战略和组织结构方面存在分歧，而非收购价格本身。与众多致力于构建大型语言模型（LLM）的科技公司类似，Meta一直在积极寻求降低对AI芯片巨头英伟达的依赖。英伟达的芯片在LLM的训练和构建领域占据主导地位。为此，Meta去年推出了其定制AI