Qwen-Image是一个200亿参数的MMDiT模型，可生成写实、动漫、赛博朋克、科幻、极简、复古、超现实、水墨等几十种类型的图片，支持图片的风格迁移、增删改、细节增强、文字编辑，人物姿态调整等常规操作。今天凌晨，阿里巴巴达摩院开源了最新文生图模型Qwen-Image。Qwen-Image是一个200亿参数的MMDiT模型，可生成写实、动漫、赛博朋克、科幻、极简、复古、超现实、水墨等几十种类型的

14年微信推出红包功能以后，很多公司开始上自己的红包功能，到现在为止仍然有很多红包开发的需求，实现抢红包算法也是面试常考题。保证每个红包最少分得0.01元保证每个红包金额概率尽量均衡所有红包累计金额登于红包总金额本文提供4中红包算法及Java代码实现demo，仅供参考。其中每种算法测试场景为：0.1元10个包，1元10个包，100元10个包，1000元10个包。

火遍全网的「氛围编程」（Vibe Coding），让人人都可以上手编程，写出自己的程序了。然而，作为Vibe Coder，和真正的软件工程师之间，还存在哪些差距呢？Cursor等智能IDE相继推出，带来了更智能的编程体验。与此同时，Claude 4等基座大模型的编码性能不断提升。再加上Andrej Karpathy的大力推广，Vibe Coding迅速走红，已成野火燎原之势。Vibe Coding

VFMTok 首次证明了冻结的视觉基础模型 (VFMs) 提取的图像特征能有效用于图像重建与生成，同时可以提升 Tokenizer 语义表征能力，使自回归 (AR) 图像生成模型收敛更快，并能实现 CFG-free 的高保真图像合成。VFMTok 提出的区域自适应量化机制，通过有效利用图像区域的固有冗余实现紧凑编码，在减少视觉 token 数量的同时提升性能，实现高效且高质量的自回归图像生成。

LGMGC 框架的创新之处，在于它跳出了 “要么重语义、要么重效率” 的传统思维，通过 “Logits 引导语义分块 + 多粒度适配需求” 的组合，为 RAG 分块提供了全新范式。语义更准：借助 LLM 的 Logits 信息，精准识别语义边界，避免分块碎片化；成本更低：用本地量化 LLM 替代第三方 API，降低部署成本与安全风险；适配性强：多粒度子块能满足检索（小粒度）与生成（大粒度）的不同需

InfLLM-V2是一种可高效处理长文本的稀疏注意力模型，仅需少量长文本数据即可训练，且性能接近传统稠密模型。通过动态切换短长文本处理模式，显著提升长上下文任务的效率与质量。从短到长低成本「无缝切换」，预填充与解码双阶段加速，释放长上下文的真正生产力。长序列高效处理已成为大模型应用的关键。传统稠密注意力在序列变长时计算开销极速增长，直接限制了产品可用性与成本可控性。为解决这一痛点，清华 、Open

目前，这项技术已经在影视特效、自动驾驶仿真等领域大显身手。随着 Level 5 物理引擎的完善，未来的人机交互和数字孪生应用将更加逼真自然。4D 空间智能重建是计算机视觉领域的核心挑战，其目标在于从视觉数据中还原三维空间的动态演化过程。这一技术通过整合静态场景结构与时空动态变化，构建出具有时间维度的空间表征系统，在虚拟现实、数字孪生和智能交互等领域展现出关键价值。当前研究主要围绕两大技术维度展开：

Qwen官方推文中对这俩模型的介绍是：更智能、更精准，并且支持256k上下文，更具上下文感知能力。三天不开源，Qwen团队手就痒。4B这个尺寸对端侧非常友好，甚至意味着。Qwen官方推文中对这俩模型的介绍是：更智能、更精准，并且支持256k上下文，更具上下文感知能力。在AIME25上，Qwen3-4B-Thinking-2507四两拨千斤，最后得分是81.3。

蚂蚁集团联合研究团队发布的《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》技术报告，证明了一条关键路径：专业开源模型只要做好领域化设计，有机会在垂直赛道上“以小博大”，反超通用大模型。不卷参数的专业模型，会不会被通用大模型取代？在医疗领域，这个疑问正在被打破。

技术的飞速发展使得AI、大模型与智能体正加速在千行百业中落地应用，深度重构产业格局。然而，在推动AI技术落地的进程中，企业面临着技术落地复杂度高、算网资源整合难、规模化应用风险大等核心挑战。首先，在技术层面上，企业自建AI基础设施需跨越算力、网络、算法、数据等多重技术门槛。以最典型的CPU+GPU+NPU+FPGA的多元架构AI算力为例，不同厂商设备的指令集、通信协议差异导致资源整合成本高昂。此外