Thinking模式当道，教师模型也该学会“启发式”教学了—— 由Transformer作者之一Llion Jones创立的明星AI公司Sakana AI，带着他们的新方法来了！
无需蒸馏任何大规模语言模型，小模型也能自给自足、联合提升？
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏，AI不仅掌握了游戏技巧，还培养出强大的跨领域推理能力，在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
Time-R1通过三阶段强化学习提升模型的时间推理能力，其核心是动态奖励机制，根据任务难度和训练进程调整奖励，引导模型逐步提升性能，最终使3B小模型实现全面时间推理能力，超越671B模型。
强化学习（RL）到底是语言模型能力进化的「发动机」，还是只是更努力地背题、换个方式答题？这个问题，学界争论已久：RL 真能让模型学会新的推理技能吗，还是只是提高了已有知识的调用效率？
为提升大模型“推理+搜索”能力，阿里通义实验室出手了。
近年来，语言模型技术迅速发展，然而代表性成果如Gemini 2.5Pro和GPT-4.1，逐渐被谷歌、OpenAI等科技巨头所垄断。
新增 Qwen3-0.6B 在 Ag_news 数据集 Zero-Shot 的效果。新增 Qwen3-0.6B 线性层分类方法的效果。
苹果近期开源本地端侧视觉语言模型FastVLM，支持iPhone等设备本地运行，具备快速响应、低延迟和多设备适配特性。该模型依托自研框架MLX和视觉架构FastViT-HD，通过算法优化实现高效推理，或为未来智能眼镜等新硬件铺路，体现苹果将AI深度嵌入系统底层的战略布局。
Qwen3技术报告新鲜出炉，8款模型背后的关键技术被揭晓！
