Anthropic發佈Claude Opus4.1升級版，重點提升編程和數據分析能力。新模型在SWE-bench編程評測中取得74.5%的高分，GitHub開發者反饋其多文件代碼重構表現優異。Rakuten Group證實其能精準定位大型代碼庫錯誤。研究顯示Opus4.1在細節追蹤和agentic搜索方面進步顯著，性能提升約一個標準差。該模型仍保持ASL-3安全標準，無害響應率達98.76%，極端濫用場景配合度降低25%。現已面向所有付費用戶開放，價格不變。
在人工智能領域，語言模型的快速發展引發了語音理解語言模型（SULMs）的廣泛關注。近日，西北工業大學 ASLP 實驗室發佈了開放語音理解模型 OSUM，旨在探索在學術資源有限的情況下，如何有效訓練和利用語音理解模型，以推動學術界的研究與創新。OSUM 模型融合了 Whisper 編碼器與 Qwen2語言模型，支持8種語音任務，包括語音識別（ASR）、帶時間戳的語音識別(SRWT)、語音事件檢測(VED)、語音情感識別(SER)、說話風格識別(SSR)、說話人性別分類(SGC)、說話人年齡預測(SAP)及語音轉文本聊天(STTC)。
["Anthropic 創始人 Dario Amodei 在英國人工智能安全峯會上介紹了負責任擴張政策","負責任擴張政策旨在確保 AI 系統的安全性和可控性，防止潛在的風險和濫用","ASL 系統採用模仿生物安全等級（BSL）系統設計，包括四個安全級別","ASL-1 代表幾乎沒有風險的模型，ASL-4 代表災難性濫用風險的升級","縮放曲線用於測試具有危險能力的模型，防止盲目創造具有危險能力的模型"]
一個利用人工智能幫助學習和貢獻美國手語（ASL）的平臺。
Anthropic
$7
輸入tokens/百萬
$35
輸出tokens/百萬
200
上下文長度
Alibaba
-
Chatglm
128
$100
rrrr66254
該模型是基於 facebook/bart-base 微調的美國手語（ASL）註解到英語翻譯模型，專門用於將 ASL 手語註解序列轉換為流暢、語法正確的英語句子，支持手語翻譯研究和無障礙應用。
vania2911
基於Helsinki-NLP/opus-mt-es-es微調的西班牙語到西班牙語的機器翻譯模型
atalaydenknalbant
基於Yolo架構的ASL（美國手語）目標檢測模型，可檢測字母A至Y（不含J和Z）。
aslessor
針對發票及其他文檔問答任務微調的多模態LayoutLM模型，支持非連續文本識別
HamdanXI
該模型是在aslg_pc12數據集上對t5-small進行微調的版本，主要用於手語翻譯任務。
niki-stha
基於YOLOv5的目標檢測模型，專門用於識別美國手語(ASL)手勢
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