腾讯混元Hy4 preview开源:770B参数、1M上下文瞄准真实生产力
腾讯混元发布并开源 Hy4 preview 。这款新一代旗舰 MoE 大模型总参数达 770B,单 token 激活 49B,原生上下文长度提升至 1M。相比单纯追逐榜单,腾讯这次更强调代码、办公、游戏开发与科研等真实生产力任务。 770B MoE压上1M上下文 Hy4 prev
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智谱(Z.ai)正式上线并开源 GLM-5.3-Flash (320B-A18B)。它是GLM-5系列首个原生多模态模型,支持1M token上下文,并把API价格压到旗舰模型的零头。相比单纯追求更大参数,这次发布更像一次“能力/成本比”攻势。 320B参数,只激活18B GLM
Apple发布 M6 与 M5 Ultra 两款芯片,分别进入新款 Mac mini 和 Mac Studio。前者首次把2nm制程带入M系列,后者则把四晶粒架构和1.2TB/s内存带宽推向桌面端,核心方向已经很清楚:Mac正在加速成为本地AI计算平台。 M6把2nm带进Mac
阿里通义千问发布 Qwen3.8-Flash ,把低成本推理与下一代架构预览放进同一次更新。该模型采用多模态 MoE 路线,主模型为125B参数,每个Token仅激活6B;其Next版本更提前引入 Qwen4 架构设计,目标直指长上下文效率与单位推理成本。 125B模型,每次只激
24小时AI新闻速览:OpenAI自研推理芯片公布实测数据,AI竞争进一步延伸至芯片、行业落地与商业化 在过去24小时内(2026年8月25日至8月26日),AI行业的焦点从单纯比拼模型能力,进一步转向推理芯片、企业Agent、垂直行业应用和商业收入。中国AI企业半年报也释放出明
2026年8月25日,小鹏官方宣布其机器人业务完成超过 9 亿美元融资,投后估值超过 63 亿美元。公司称,这是中国具身智能领域规模最大的单轮私募融资之一,资金将用于人形机器人量产和 Physical AI 模型迭代。领投方为 IDG 资本,高榕资本参与,腾讯和阿里巴巴提供战略支
2026年8月24日,Meta Engineering 发布 MetaRoCE,称这是为大规模 AI 训练和推理重新设计的 RDMA 传输方案。它尝试在普通以太网上,用端点智能、路径遥测和丢包恢复能力维持 GPU 集群吞吐。Meta 计划在 10 月通过 Open Compute
2026年8月25日,Apple 在新闻稿中同时公布 M6 与 M5 Ultra,重点不只是换一代芯片,而是把本地 AI 的竞争拉回到内存容量、带宽和神经网络计算的组合。M6 面向新一代 Mac,M5 Ultra 则把更大规模的统一内存带到桌面工作站级别。 两颗芯片分别解决什么问
在过去24小时内(2026年8月22日至2026年8月23日),AI行业持续围绕大模型安全、算力基础设施、模型商业化和智能体应用展开竞争。全球科技企业正在从单纯追求模型能力,转向同时关注安全体系、计算资源和产业落地效率,中国与海外市场均出现新的技术和商业动态。 1、OpenAI加
GraphRAG 是把知识图谱与检索增强生成结合起来的方法。它先从一组文档中提取实体、关系和事件,形成可连接的图,再按图中的社区与层级生成摘要。面对“整个资料库有哪些主要主题、不同组织如何关联”这类跨文档问题时,它比只找若干相似文本块的传统 RAG 更容易看到整体结构。 传统 R
AI Guardrails 通常译作 AI 护栏,指围绕模型输入、上下文、工具调用和输出建立的约束与检测机制。它不等于一段禁止事项的系统提示词;真正可用的护栏要分层工作,并在被绕过时限制影响。 系统提示词为什么不是安全边界 提示词能告诉模型应当如何行动,却仍和用户输入、网页内容、
DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化)是一种模型对齐方法。训练数据不是单个标准答案,而是同一提示下的一对回答:哪个更符合偏好、哪个相对较差。DPO 直接提高模型生成偏好回答的相对概率,不需要先单独训练奖励模型,再用 PPO 进行强化学