全球首个通过真实工程任务验证8小时持续工作能力的开源模型，在SWE-Bench Pro上超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6登顶全球第一，重新定义AI从"回答问题"到"完成项目"的范式转变。有个AI，在真实工程任务中连续工作了8小时，完成了1200多步操作，从零搭建了一套完整的Linux桌面环境。但真实工程任务不一样：你可能需要先查资料，再写代码，发现报错后换思路，再试，再报错，再换

这样训练出来的Tokenizer，既能处理常见词（整个词作为一个Token），也能处理生僻词（拆成子词Token），效率很高。第一次合并：“un”出现频率高 → 合并成["un", "h", "a", "p", "p", "i", "l", "y"]初始：["u", "n", "h", "a", "p", "p", "i", "l", "y"]（对应“unhappy”）”，大模型是怎么“听懂”这句

本文提出Qwen3-VL-Seg，一个参数高效的框架，将MLLM预测的边界框视为语义锚定的结构先验，通过轻量级边界框引导的掩码解码器将其解码为像素级分割。Qwen3-VL-Seg相比backbone Qwen3-VL，分割任务的训练让定位精度也提升了——RefCOCO Val从90.7%→92.7%，RefCOCO+ TestB从75.6%→82.2%（+6.6%）。当你对AI说"把图片里那个穿着

今天，我们就来全面剖析Qwen3.5系列小模型（0.8B/2B/4B/9B），从本地部署到视觉微调，手把手带你掌握这套"平民神模"的实战技能。在Qwen3.5系列上，使用rank=8、alpha=16的LoRA配置，可在显存占用仅增加10-15%的情况下，达到全参数微调90-95%的效果。更有意思的是，Qwen3.5-4B在Tau2-Bench（Agent任务）中取得79.9分，与9B模型的79.

你是否遇到过这样的场景：在B站看到一个精彩的教程视频，想把它整理成文字笔记，却只能手动暂停、打字、截图？只需要在飞书中发送一个B站视频链接，就能自动完成下载、语音识别、AI精转，并生成可编辑的云文档。bili2txt-agent是一个开源的智能机器人项目，专注于解决B站视频内容的自动转录和结构化处理问题。今天，我就来详细拆解这个项目的技术原理、使用方法和实战技巧，让你的视频内容处理效率提升300倍

即日起，登录 WorkBuddy，在连接器管理页面找到 TextIn xParse，一键添加即可启用——。这意味着，WorkBuddy 能“读懂”你的每一份文档了——无论是加密 PDF、扫描件，还是跨页表格、复杂排版，一句话即可完成解析。。

全球首个通过真实工程任务验证8小时持续工作能力的开源模型，在SWE-Bench Pro上超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6登顶全球第一，重新定义AI从"回答问题"到"完成项目"的范式转变。有个AI，在真实工程任务中连续工作了8小时，完成了1200多步操作，从零搭建了一套完整的Linux桌面环境。但真实工程任务不一样：你可能需要先查资料，再写代码，发现报错后换思路，再试，再报错，再换

全球首个通过真实工程任务验证8小时持续工作能力的开源模型，在SWE-Bench Pro上超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6登顶全球第一，重新定义AI从"回答问题"到"完成项目"的范式转变。有个AI，在真实工程任务中连续工作了8小时，完成了1200多步操作，从零搭建了一套完整的Linux桌面环境。但真实工程任务不一样：你可能需要先查资料，再写代码，发现报错后换思路，再试，再报错，再换

今天，我们就来全面剖析Qwen3.5系列小模型（0.8B/2B/4B/9B），从本地部署到视觉微调，手把手带你掌握这套"平民神模"的实战技能。在Qwen3.5系列上，使用rank=8、alpha=16的LoRA配置，可在显存占用仅增加10-15%的情况下，达到全参数微调90-95%的效果。更有意思的是，Qwen3.5-4B在Tau2-Bench（Agent任务）中取得79.9分，与9B模型的79.

更有意思的是，OpenClaw在短短几个月内GitHub星标突破25.4万，注册用户超过30万，成为2026年开源AI领域最大的黑马。OpenClaw的强大在于其可扩展性——社区贡献的5000+ Skills、你未来可能开发的自定义技能，都会让这个平台越来越强大。真正有价值的，是你用这个工具创造的成果。今天，我们就来全面剖析OpenClaw，从安装部署到实战应用，手把手带你掌握这套"能干活的AI助