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中文版Nano Banana来了？Qwen-Image-2.0炸场：1K长文本硬吃，中文生图彻底不拧巴了
Qwen-Image-2.0是阿里新发布的图像生成与编辑模型，支持1K token的超长文本指令和复杂指令理解，中文渲染能力显著提升。实测中，该模型在生成漫画、美食信息图和城市景观等方面表现出色，能够准确理解复杂结构并保持角色一致性。同时，具备强大的图片编辑能力，用户可以通过简单指令进行二次创作，整体表现超出预期，适合高频使用场景。
比肩OpenAI Simple Codex，中国团队闯入Terminal-Bench全球第二！
中国团队Feeling AI的CodeBrain-1在Terminal-Bench 2.0评测中以72.9%的成绩跻身全球第二，仅次于OpenAI的Simple Codex。CodeBrain-1通过优化上下文检索和错误反馈机制，提升了在真实终端环境下的编码能力，展现出较高的任务执行效率和成本效益。该模型不仅关注代码生成，还能动态调整计划与策略，显示出在AI领域的竞争力和创新潜力。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
清华大学与千问团队提出了SiameseNorm架构，旨在解决Pre-Norm与Post-Norm之间的训练稳定性与深度表达能力的矛盾。该架构通过双流设计，分别利用Pre-Norm的稳定性和Post-Norm的表征潜力，实现了高效的参数共享和优化。实验结果显示，SiameseNorm在多个基准测试中表现优异，尤其在逻辑推理和算术任务上显著提升了模型的有效深度和准确率，指明了大模型研发的新方向。
Anthropic最新2026趋势报告：人类最大一次编程革命势不可挡
2026年，软件开发将经历重大变革，程序员不再单纯编写代码，而是转变为指挥AI智能体的角色。AI将能够独立完成复杂任务，多个智能体将协同工作，提升开发效率。非技术人员也能参与开发，编码能力将民主化，推动各个领域的应用。同时，安全性将得到增强，但攻击能力也会随之提升，组织需重视安全架构的嵌入。未来的目标是让人类在关键决策中发挥作用，而非完全取代人类。
超越CLIP！北大开源细粒度视觉识别大模型，每类识别训练仅需4张图像
北京大学的Fine-R1模型在细粒度视觉识别任务中表现优异，仅需4张图像进行训练，超越了CLIP和SigLIP等模型。该模型通过思维链推理和三元组增强策略，提升了对未见子类别的识别能力，展示了生成式多模态大模型在细粒度任务中的潜力。实验结果表明，Fine-R1在多个数据集上均实现了高准确率，证明了其有效性。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
TTCS（测试时课程合成框架）通过生成器与求解器的共进化博弈，自动合成适应模型能力边界的课程数据，显著提升了数学推理能力。在多个权威数学基准测试中，TTCS表现优异，特别是在高难度的AIME竞赛题上，成功解决了测试时训练中的数据稀缺和难度断层问题，为未来自进化智能体的发展奠定了基础。
里程碑时刻！100B扩散语言模型跑出892 Tokens /秒，AI的另一条路走通了
LLaDA2.1扩散语言模型在HuggingFace上线，达到了892 Tokens/秒的峰值速度，标志着这一研究方向的重大突破。通过可纠错编辑机制和双模式设计，模型在生成过程中实现了快速草拟与智能编辑，解决了传统自回归模型的局限性。该模型不仅在复杂编程任务中表现出色，还展示了扩散语言模型在实际应用中的可行性，打破了以往对模型速度与质量的固有矛盾。
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02月10日AI资讯 | 清华MoPPS框架加速RL训练1.8倍；理想汽车HVO框架让7B模型比肩GPT-4；OpenRouter匿名模型Pony Alpha引发全球猜测；腾讯混元推出0.3B参数2Bit量化模型；阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基模
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/304629a6-152d-8198-b38b-fcb3b056237c
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