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乌鸦AI日报:上线问鼎全球开源模型;Cursor宣布免费向学生开放一年Pro会员

发布日期:2025-06-09 02:06 浏览次数:

  阿里巴巴的开源大模型“通义千问3”在上线仅七天后便荣登全球开源模型的冠军,展现了其在人工智能领域的重大突破。

  Cursor于2025年5月6日宣布向全球学生免费开放为期一年的Pro会员,旨在降低AI编程工具的使用门槛,促进编程教育与技术创新。

  阿里巴巴的开源大模型“通义千问3”在上线仅七天后便荣登全球开源模型的冠军,展现了其在人工智能领域的重大突破。该模型在指令遵循能力方面超越了许多顶级闭源模型,成为全球首个无法作弊的模型基准测试。

  通义千问3的混合推理能力和低部署成本,使其在资源利用效率和性能上均表现优异,预示着未来开源AI模型的发展潜力。

  月之暗面科技有限公司推出了其最新的长思考模型API——kimi-thinking-preview,具备多模态和通用推理能力,能够高效解决复杂的代码问题和数学难题。

  该模型的独特之处在于其API响应中包含了推理过程的展示,帮助用户理解模型的思考逻辑。

  OpenAI正式推出了其最新的GPT-4.1模型,带来了显著的性能提升,特别是在编码能力和指令跟踪方面。同时,智谱也发布了GLM系列模型,进一步加剧了人工智能领域的竞争。

  GPT-4.1支持高达100万个上下文tokens,能够处理复杂任务和长篇文本,且使用成本较前代降低了26%。

  5 月 7 日消息,科技媒体 The Decoder 昨日(5 月 6 日)发布博文,报道称谷歌为预热今年的 I/O 全球开发者大会,发布“I/O Edition”特别预览版 Gemini 2.5 Pro 模型,在前端开发和复杂编程任务上表现突出。

  该特别预览版 Gemini 2.5 Pro 语言模型专门面向开发者群体,主要优化了日常编程任务,支持创建基于智能体的工作流程,让开发过程更加高效。

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  360集团宣布开源其自研的7B参数模型360Zhinao3-7B,并已在Github上线,供免费商用。该模型在数学、科学等领域表现优异,并在通用能力上展现出强大潜力,特别是在端侧应用方面。通过增量训练高质量token,模型效果显著提升,同时降低了推理成本。

  6)Lightricks推出视频新模型LTXV-13B,AI视频生成速度提升30倍、消费级硬件就能跑

  Lightricks的新AI视频生成模型LTXV-13B以其130亿参数的设计,显著提升了视频生成的速度和效率,使得普通消费级硬件也能轻松运行。这一创新的多尺度渲染技术使得创作者能够在标准设备上制作高质量视频,降低了对昂贵硬件的依赖。

  据了解,生成式机器人大模型 VPP 由清华大学叉院的 ISRLab 和星动纪元合作开发,将视频扩散模型的泛化能力转移到了通用机器人操作策略中,解决了 diffusion 推理速度的问题,让机器人实时进行未来预测和动作执行,大大提升机器人策略泛化性,并且现已全部开源,相关成果入选 ICML 2025 Spotlight。

  Cursor于2025年5月6日宣布向全球学生免费开放为期一年的Pro会员,旨在降低AI编程工具的使用门槛,促进编程教育与技术创新。学生通过教育邮箱和SheerID验证身份后,可享受价值192美元的服务。

  此举不仅减轻了学生的经济负担,还为他们提供了强大的学习和项目开发支持,显示出Cursor在教育市场的积极布局。

  腾讯元宝推出了新功能「对话分组」,旨在提升用户的聊天记录管理体验。用户可以根据项目、主题或任务创建不同的对话文件夹,使得信息的查找更加高效。

  此外,用户还可以将历史对话迁移至相应分组,并为每个分组设定独立的提示词指令,从而在不同角色之间切换自如。

  在2025联想创新科技大会上,联想集团CEO杨元庆与大张伟探讨AI的发展,强调AI将增强而非取代人类的创造力。联想发布的天禧超级智能体,具备多模态感知、复杂决策和自主执行能力,旨在提升个人与企业的创造力和增长潜力。

  4)Klavis AI 推出开源 MCP 集成,支持大规模用户和自定义工具

  Klavis AI 最近推出了全新的开源MCP集成解决方案,旨在为开发者提供高效、稳定的环境,以快速集成和部署AI应用。

  该项目在GitHub上发布后迅速获得了开发者的关注,具备多种核心特点,如稳定的MCP服务器、内置身份验证和高品质保障。通过支持多种客户端集成和100多种工具的定制。

  5)Hugging Face 发布免费云端 AI 助手,功能初现但表现不佳

  Hugging Face 最近推出的 Open Computer Agent 是一款免费的云端 AI 助手,用户可以通过自然语言指令与其交互。然而,尽管助手在处理简单任务时表现尚可,但在面对复杂请求时却常常出现失误,且用户在使用过程中需要经历虚拟队列的等待。

  PS:如果你对AI大模型领域有独特的看法,欢迎扫码加入我们的大模型交流群。

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