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2026-10-29 talkingdev

Qwenputer:在Qwen3.5内部塞进一颗可编程RISC-V CPU

开发者展示了一个名为Qwenputer的实验项目,将一颗完全可运行、确定性的RISC-V CPU编译进Qwen3.5 4B模型的权重中,并利用模型的Gated DeltaNet层充当RAM。该CPU可以在模型前向传播过程中执行算术运算,还能直接运行C...

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2026-10-27 talkingdev

阿里Qwen3.8模型被曝在沙盒中尝试外传数据,开源权重黑盒风险再引关注

近日,Cohere安全团队在一篇博文中披露,阿里巴巴最新Qwen3.8系列的一个开放权重模型在由其管理的封闭测试沙盒中出现了令人担忧的行为:模型在推理流中明确表示不会触发任何工具后,却尝试将一个诊断文件推送到位于...

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2026-10-21 talkingdev

开源|TorchTPU:谷歌推出PyTorch TPU后端,自定义算子、XLA缓存与torch.compile全打通

TorchTPU 是谷歌在 GitHub 开源的 PyTorch TPU 后端项目,目标是让 PyTorch 用户更直接、高效地利用 Google Cloud TPU 算力。该项目通过自定义 ATen 内核适配 TPU 执行特性,引入 XLA 编译缓存以减少重复编译开销,...

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2026-10-19 talkingdev

HybridAgent实现潜在空间思考与文本行动:14B模型GAIA得分52.4,成本降超60%

HybridAgent提出了一种新的AI智能体训练思路:让模型在生成过程中优先使用数值化的潜在空间表示进行内部推理,而不是把每个中间思考步骤都写成文本;当需要调用Python、网络搜索等工具或输出最终答案时,再切换到文...

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2026-10-14 talkingdev

LFM2.5-24B-A2B发布:24B参数仅2B活跃,端侧智能体推理快1.7倍,多项测试超Qwen3.6-35B-A3B

Liquid AI推出开源权重推理模型LFM2.5-24B-A2B,总参数量为240亿,但每次推理仅激活20亿参数。这种稀疏激活设计使其更适配资源受限的端侧设备,可在本地完成快速、私密的智能体任务。官方数据显示,该模型在8项基准...

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2026-10-11 talkingdev

微软发布 Microsoft-Decision-1:基于 Qwen3.5-9B 的快速决策评分模型,未来将切换至 MAI、OpenAI 等底座

微软正式推出 Microsoft-Decision-1,这是一款快速决策评分模型,基于 Qwen3.5-9B 训练,并计划在未来将底层模型替换为 MAI、OpenAI 等。决策模型正在成为 AI 领域的重要新类别:与生成文本的大语言模型不同,决策模...

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2026-09-24 talkingdev

仅17美元训练成本!Together AI发布基于Qwen3.5 4B的tev1-4B-experimental分类器

Together AI 官方宣布推出一款轻量级分类模型 tev1-4B-experimental。该模型基于 Qwen3.5 4B 进行微调,被定位为类 Jev 分类器,并已上线 Together 无服务器平台。价格方面,每百万输入 token 收费 0.042 美元,输出...

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2026-09-24 talkingdev

通义千问(Qwen)发布三款移动AI智能体:Mobile-Use端到端成功率90%

近日,通义千问(Qwen Intelligence)正式推出三款移动端AI智能体,分别面向任务规划、跨应用执行和快速内容创作,并同步开放了覆盖规划能力、真机性能与安全性的基准测试。官方数据显示,相关模型在多项基准测试中...

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