智东西10月15日报道，今日，阿里通义千问团队推出其最强视觉语言模型系列Qwen3-VL的4B与8B版本，两个尺寸均提供Instruct与Thinking版本，在几十项权威基准测评中超越Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano等同级别顶尖模型。
“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想：“如何通过一句任务描述生成海量数据，完成模型训练？” 同时，大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。
手机PC等终端芯片，在Agent变革面前也要被重塑了。面向PC，高通首次推出专为超高端PC打造的骁龙X2 Elite Extreme，目标是“轻松驾驭智能体AI体验”；
AI 编程初创公司 Replit 在一轮融资中成功筹集 2.5 亿美元，估值达到 30 亿美元。普信资本（Prysm Capital）正领投本轮融资，美国运通风投（Amex Ventures）和谷歌 AI 未来基金（Google’s AI Futures Fund）等投资机构参与其中。
近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在提升大语言模型（LLM）复杂推理能力方面展现出显著效果，广泛应用于数学解题、代码生成等任务。通过 RL 微调的模型常在推理性能上超越仅依赖监督微调或预训练的模型。
只需要一句话或一张图片，就能生成360度全景3D世界。
蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
只靠说话和AI眼镜互动，确实有点不方便。现在新玩法来了！数字替身帮你“隔空抓物”，混合现实即时选择现实世界的物体作为上下文。
AI学会像人一样修Bug了！“这个Bug我上周刚修过”“这个报错怎么又来了”“新人怎么又在同一个地方踩坑”……
2018 年，LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在论文中（ Recurrent world models facilitate policy evolution ）推广了世界模型（world model）的概念，这是一种神经网络，它能够根据智能体过去的观察与动作，预测环境的未来状态。
