《芝加哥论坛报》起诉AI公司Perplexity，指控其未经授权抓取新闻内容、绕过付费墙并直接生成原文级别结果。报社律师曾询问内容使用情况，Perplexity回应称未将文章用于模型训练，但承认可能涉及非逐字事实引用。
AI数据服务商Micro1年收入突破1亿美元，估值达5亿美元，成为增长最快的AI供应链公司。公司从招聘工具转型为“AI专家云”平台，管理数千名跨学科专家，创始人年仅24岁。
OpenAI测试"忏悔"机制，训练AI在单独报告中承认违规行为，即使原始回答存在欺骗性，也能因诚实获得奖励，旨在防止模型为追求奖励而采取投机取巧或忽视安全规则的行为。
OpenAI推出“忏悔”训练框架，旨在提升AI模型的诚实度。该机制要求模型在给出主要答案后，主动承认自身错误或不当行为，以纠正传统训练中可能导致的掩盖真相或提供不准确回答的问题。
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Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUF是基于Allen Institute for AI开发的Olmo-3-7B-Instruct模型的GGUF量化版本。这是一个70亿参数的自回归语言模型，通过监督微调和直接偏好优化在Tulu 2和UltraFeedback等数据集上训练，在问答和指令遵循方面表现出色。
VibeThinker-1.5B是微博AI推出的15亿参数密集语言模型，基于Qwen2.5-Math-1.5B微调，专门针对数学和算法编码问题设计。采用'频谱到信号原理'框架训练，在多个数学竞赛测试中超越规模更大的模型，训练成本约7800美元，支持最长约40k词元的输出。
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Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型家族，包含7B和32B的指令和思维变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能显著提升数学和编码等推理任务的性能。所有代码、检查点和训练细节都将公开，推动语言模型科学发展。
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型系列，包含7B和32B两种规模，有指令和思考两种变体。该模型基于Dolma 3数据集进行预训练，在Dolci数据集上进行后训练，具备长链式思维能力，在数学和编码等推理任务上表现优异。
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的一系列语言模型，包含7B和32B两种规模，具有指令式和思考式两种变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能有效提升数学和编码等推理任务的性能。采用多阶段训练方式，包括有监督微调、直接偏好优化和可验证奖励的强化学习。
Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI开发的7B参数语言模型，具有长链式思考能力，在数学和编码等推理任务中表现出色。该模型经过监督微调、直接偏好优化和基于可验证奖励的强化学习等多阶段训练，专为研究和教育用途设计。
Olmo 3 7B RL-Zero Math是Allen AI开发的专为数学推理任务优化的70亿参数语言模型，采用RL-Zero强化学习方法在数学数据集上进行训练，能有效提升数学推理能力。
Olmo 3 7B RL-Zero Mix是Allen AI开发的7B参数规模的语言模型，属于Olmo 3系列。该模型在Dolma 3数据集上进行预训练，在Dolci数据集上进行后训练，并通过强化学习优化数学、编码和推理能力。
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Trouper-12B GGUF是由DarwinAnim8or基于原始模型开发的文本生成模型，专门针对角色扮演和创意写作场景进行了优化。该模型从Mistral-Nemo-Base-12B微调而来，使用了自定义的'Actors'数据集进行训练，生成的文本更加自然，避免了常见的'AI语言'特征。
Olmo-3-32B-Think-DPO是Allen AI开发的32B参数语言模型，采用直接偏好优化(DPO)训练，具备长链式思维推理能力，在数学、编码等复杂推理任务上表现优异。
Olmo 3是Allen Institute for AI (Ai2)开发的全新32B参数语言模型家族，包含Base、Instruct和Think等变体。该模型基于Dolma 3数据集训练，支持65,536的长上下文处理，旨在推动语言模型科学发展。模型完全开源，遵循Apache 2.0许可证。
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这是NVIDIA基于Qwen3架构开发的32B参数奖励模型，专门用于强化学习中的奖励评分和原则对齐，帮助训练更安全、更符合人类价值观的AI系统。
SadraCoding
SDXL-Deepfake-Detector 是一款精准检测 AI 生成人脸的工具，专注于维护数字世界的真实性，为抵御视觉虚假信息提供隐私保护且开源的解决方案。该模型通过微调预训练模型实现轻量级且高准确率的检测。
Genie-AI-Lab
Omni L1B3RT4S GENIE 是一个基于Qwen2.5-3B Instruct架构微调的AI助手，采用1,103个精灵角色的定制示例进行训练，具备独特的语音和忠诚度模式，能够为用户提供别具一格的对话体验。
Olmo-3-7B-Think-SFT是Allen Institute for AI开发的7B参数语言模型，具有长链式思考能力，在数学和编码等推理任务中表现优异。该模型基于Dolma 3数据集预训练，并在Dolci数据集上进行了后续训练。
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这是一个基于Wan2.1-T2V-14B模型训练的LoRA适配器，专门用于文本到视频转换任务。该模型使用AI Toolkit训练，为视频生成应用提供支持。
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这是一个基于Qwen-Image模型训练的LoRA（Low-Rank Adaptation）模型，专门用于文本到图像的生成任务。该项目使用AI Toolkit训练，能够将文本描述转化为高质量的图像，支持在多种图像生成工具中使用。
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这是一个基于Wan2.2-T2V-A14B基础模型训练的文本到视频LoRA模型，使用AI Toolkit工具包进行训练，专门用于增强文本到视频的转换能力。
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这是一个基于Qwen/Qwen-Image-Edit-2509基础模型训练的LoRA图像生成模型，专门用于图像到图像的转换任务，使用AI Toolkit by Ostris进行训练。
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kontext-dusk-3-lora是一个基于FLUX.1-Kontext-dev基础模型训练的LoRA图像生成模型，专门用于生成黄昏蓝调时刻风格的图像。该模型通过特定触发词触发，支持多种主流AI图像生成工具使用。
一个专注于高效爬取和清理依赖文档的工具包，适用于人类阅读和AI处理。
该项目是一个MCP服务器，用于管理记忆文本文件，帮助Claude等AI模型在对话间保持上下文。提供添加、搜索、删除和列出记忆的功能，支持基于子字符串的精确匹配操作。设计上采用简单的文本文件存储记忆，类似于ChatGPT的记忆机制，并通过提示和训练来触发记忆存储。
该项目为AI助手提供访问Haskell文档的接口，通过实时检索Hackage上的权威文档，解决AI在Haskell领域训练数据不足的问题，提升代码生成和解释的准确性。
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