大型语言模型及思维链提示技术在NLP任务中取得重大进展

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本文来自AIbase日报
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
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Memories AI发布全球首个大型视觉记忆模型LVMM,获800万美元种子轮融资。该技术突破使AI能像人类一样长期存储和检索视觉信息,处理能力达百万小时级视频,比现有技术提升100倍。应用场景涵盖安防监控、社交媒体分析、自动驾驶等领域。由前Meta专家创立,核心技术模拟人类记忆机制,通过三层架构实现高效视频处理。融资将用于团队扩张和技术商业化,投资者看好其在机器人、企业软件等万亿美元市场的潜力。
科大讯飞宣布其基于全国产算力训练的深度推理大模型——讯飞星火X1升级版正式上线。此次升级是一次全面的跃升,不仅在综合能力上对标OpenAI的o3等国内外一流大模型最新版本效果保持领先,还在幻觉治理、多语言能力、语音同传等多个方面取得了显著进步,为用户提供了一个更智能、更可靠、更高效的AI助手。 讯飞星火X1升级版在翻译、推理、文本生成、数学等方面的能力大幅提升,特别是在幻觉治理方面取得了显著进步。幻觉问题是大模型落地应用的关键难题之一,而星火X1在事实性幻觉治理和忠实性幻觉治理两方面均取得了明显进步,显著提高了大模型行业落地应用的可靠性。此外,星火X1的多语言能力也得到了极大拓展,现已覆盖130多种语种,为用户提供无障碍跨语言交流的能力。
快手开源KAT-V1自动思考大模型,包含40B和200B两个版本。40B版本性能接近DeepSeek-R1,200B版本超越多个旗舰模型。该模型创新性地采用长短思考混合训练范式和Step-SRPO强化学习算法,能根据问题复杂度自动调整思考模式,解决过度思考问题。基于Qwen2.5-32B扩展,通过异构蒸馏框架和1000万示例预训练,在科学、代码等领域表现优异。40B版本已在Hugging Face上线,200B版本仍在训练中。
谷歌实验室推出实验性AI工具Opal,支持零代码开发AI应用。该工具通过自然语言指令和可视化编辑器,让用户无需编程即可构建AI驱动的迷你应用。核心功能包括自然语言驱动、可视化工作流编辑、谷歌AI生态集成及协作分享。目前仅限美国IP用户公测,未来或向全球开放。Opal降低了AI开发门槛,是谷歌推动AI民主化的重要尝试,有望重塑AI应用开发格局。
南洋理工大学与上海AI Lab联合推出PhysX-3D项目,突破AI生成3D模型的"塑料感"瓶颈。该项目首创包含五大物理维度(尺寸、材质、功能、运动学、描述)的PhysXNet数据集,通过双分支架构PhysXGen模型实现几何外观与物理属性的同步生成。实验显示新系统在材质和功能预测误差上分别降低64%和72%,能准确生成物体的运动特性和材质属性。这项技术将推动3D生成从"虚拟建模"向"物理接地"转变,为机器人、自动驾驶等领域带来革新。
谷歌推出革命性无代码AI开发工具Opal,用户通过自然语言描述即可创建AI"迷你应用"。该工具将文字提示自动转换为可视化工作流,调用Gemini模型处理图像、内容创作等任务,大幅降低开发门槛。相比微软Power Platform等工具,Opal更侧重轻量级应用开发,操作简便直观。目前在美国公测,未来计划扩展地区和功能集成。Opal面向技术与非技术用户,支持快速原型设计和应用分享,在教育、营销等领域展现潜力,旨在让AI技术更易获取。
Anthropic公司推出新型AI审计Agent,包含调查、评估和红队测试三种类型,用于提升AI模型对齐测试效率。这些Agent能并行开展大规模审计,识别模型偏差和植入行为,其中调查Agent识别成功率最高达42%。虽然仍存在识别细微行为的局限性,但该技术解决了传统人工审计效率低、覆盖面窄的问题。相关代码已在GitHub开源,为AI安全研究提供新工具。
开源AI工具DailiCode在GitHub引发关注,作为Gemini CLI的改进版,它支持15款主流大模型,包括Gemini-2.5-pro和Claude Sonnet4等。该工具提供代码查询、PDF处理、PR自动化等多项功能,能快速部署Discord机器人、代码迁移等任务。只需Node.js环境即可通过npx命令安装,支持参数调优,为开发者提供高效的AI编程辅助方案,显著提升开发效率。
阿里巴巴Qwen3-Coder登顶Hugging Face大模型排行榜,成为全球最热开源AI编程模型。这款采用MoE架构的代码模型在性能上超越GPT-4.1和Claude4,尤其擅长多Agent任务处理,下载量已突破2000万次。Hugging Face CEO等科技领袖纷纷点赞,标志着中国开源AI模型取得重大突破,有望为全球开发者提供更强大的编程支持。
Qwen-MT机器翻译模型正式发布,Qwen-MT基于强大的Qwen3模型,经过超大规模多语言和翻译数据的训练,结合强化学习技术,显著提升了翻译结果的准确性和语言流畅度。开发者可以通过Qwen API(qwen-mt-turbo)直接体验其快速且准确的翻译能力。 Qwen-MT的核心亮点包括支持92种语言的互译,覆盖全球95%以上的人口,满足广泛的语言交流需求。此外,该模型还具备高度可控性,提供术语干预、领域提示、记忆库等专业翻译功能,并支持用户自定义提示,有效提升模型在复杂、专业或特定应用场景下的翻译表现。在性能方面,