Apple研究团队通过揭示了多语言模型性能下降的核心原因——数据质量不对等而非数据量差异。研究发现，当使用质量对等的双语数据训练时，模型性能差距可缩小至1%以内。团队创新提出语言无关的数据过滤系统，仅用英语训练质量分类器即可跨语言筛选高质量数据，显著提升多语言模型表现。其中，OpenCSG开源的高质量中文数据集Chinese-FineWeb-Edu为验证"信息相关性"理论提供了关键支持。该研究不仅

Apple研究团队通过揭示了多语言模型性能下降的核心原因——数据质量不对等而非数据量差异。研究发现，当使用质量对等的双语数据训练时，模型性能差距可缩小至1%以内。团队创新提出语言无关的数据过滤系统，仅用英语训练质量分类器即可跨语言筛选高质量数据，显著提升多语言模型表现。其中，OpenCSG开源的高质量中文数据集Chinese-FineWeb-Edu为验证"信息相关性"理论提供了关键支持。该研究不仅

近日，上海人工智能实验室正式向全球开源其新一代多模态大模型——书生·万象 InternVL 3.5。本次开源的模型实现了从单纯感知理解到实体交互能力的重大跨越，标志着多模态人工智能进入了新的发展阶段。该模型通过创新的训练架构和算法突破，在通用多模态感知、复杂情境推理和文本理解等核心能力方面均展现出卓越性能。其旗舰模型在多学科综合推理评估中表现突出，位列全球开源模型领先地位。这些突破使 Intern

近日，上海人工智能实验室正式向全球开源其新一代多模态大模型——书生·万象 InternVL 3.5。本次开源的模型实现了从单纯感知理解到实体交互能力的重大跨越，标志着多模态人工智能进入了新的发展阶段。该模型通过创新的训练架构和算法突破，在通用多模态感知、复杂情境推理和文本理解等核心能力方面均展现出卓越性能。其旗舰模型在多学科综合推理评估中表现突出，位列全球开源模型领先地位。这些突破使 Intern

近日，上海人工智能实验室正式向全球开源其新一代多模态大模型——书生·万象 InternVL 3.5。本次开源的模型实现了从单纯感知理解到实体交互能力的重大跨越，标志着多模态人工智能进入了新的发展阶段。该模型通过创新的训练架构和算法突破，在通用多模态感知、复杂情境推理和文本理解等核心能力方面均展现出卓越性能。其旗舰模型在多学科综合推理评估中表现突出，位列全球开源模型领先地位。这些突破使 Intern

面壁智能在9月5日正式推出新一代端侧大模型 MiniCPM4.1 系列，成为轻量化AI领域的一项重要突破。该模型不仅规模精简、仅含8B参数，更首次引入“融合思考”（Fusion Thinking）机制，支持用户在深度推理与常规模式之间灵活切换，显著提升复杂任务的理解与生成质量。在技术层面，MiniCPM4.1 采用多项原创高效架构，包括InfLLM v2 稀疏注意力算法，显著降低长文本处理计算开销

面壁智能在9月5日正式推出新一代端侧大模型 MiniCPM4.1 系列，成为轻量化AI领域的一项重要突破。该模型不仅规模精简、仅含8B参数，更首次引入“融合思考”（Fusion Thinking）机制，支持用户在深度推理与常规模式之间灵活切换，显著提升复杂任务的理解与生成质量。在技术层面，MiniCPM4.1 采用多项原创高效架构，包括InfLLM v2 稀疏注意力算法，显著降低长文本处理计算开销

在通往通用人工智能（AGI）的漫长征途中，让AI理解和生成高度一致、可自由探索的3D世界，已成为通往“世界模型”的关键一步。近日，腾讯混元团队在这一领域掷下了一枚重磅炸弹。9月2日，腾讯混元宣布其3D世界模型系列的最新力作——。这不仅是对此前开源的混元世界模型1.0的强大扩展，更是，一举突破了传统视频生成在空间一致性和探索范围上的局限。这意味着，AI不再仅仅是生成一段扁平的2D视频，而是能构建一个

在通往通用人工智能（AGI）的漫长征途中，让AI理解和生成高度一致、可自由探索的3D世界，已成为通往“世界模型”的关键一步。近日，腾讯混元团队在这一领域掷下了一枚重磅炸弹。9月2日，腾讯混元宣布其3D世界模型系列的最新力作——。这不仅是对此前开源的混元世界模型1.0的强大扩展，更是，一举突破了传统视频生成在空间一致性和探索范围上的局限。这意味着，AI不再仅仅是生成一段扁平的2D视频，而是能构建一个

在通往通用人工智能（AGI）的漫长征途中，让AI理解和生成高度一致、可自由探索的3D世界，已成为通往“世界模型”的关键一步。近日，腾讯混元团队在这一领域掷下了一枚重磅炸弹。9月2日，腾讯混元宣布其3D世界模型系列的最新力作——。这不仅是对此前开源的混元世界模型1.0的强大扩展，更是，一举突破了传统视频生成在空间一致性和探索范围上的局限。这意味着，AI不再仅仅是生成一段扁平的2D视频，而是能构建一个