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目前，这项技术已成功应用于上海人工智能实验室Intern-S2-Preview 35B/397B系列多模态大模型的预训练中，有效提升了模型的科学推理与多模态理解能力。值得一提的是，相关研发均基于国产昇腾算力平台完成，并成功实现了面向大规模预训练的深度适配与优化。
上海交通大学联合上海创智学院团队提出 A²-Edit，它以统一框架支持任意物体类别和任意精度掩码，通过混合 Transformer 专家路由、掩码退火训练及 50 万级多品类数据，让用户只需给出粗略区域，也能完成身份一致、结构完整、自然融合的参考图引导局部编辑。
近日，清华大学与香港科技大学的研究团队提出 LiveEdit，一种面向通用文本指令的实时流式视频编辑框架。该方法以因果、分块的方式处理持续到来的视频，在 4 步 / 视频块的推理条件下实现 12.66 FPS 的流式编辑，并能保持被编辑区域的准确性以及未编辑区域的一致性。
过去的 Diffusion RL 多聚焦于奖励设计与优化算法，训练时的采样成本被忽视。DMSampler 指出：在在线 RL 中，限制规模化的不只是奖励信号或优化器，很多时候是 rollout 本身太贵。
今日，华为开源基于昇腾NPU训练的盘古MoE模型openPangu-2.0-Pro。该模型是openPangu-2.0系列的最新开源模型，总参数规模5050亿，激活参数规模180亿，支持512K上下文长度，训练数据总量约34T tokens。另一轻量化模型openPangu-2.0-Flash已于6月12日开源，参数92亿，其中6亿为激活参数。
我重生了。 上一世，我是一本人工智能教材。学生在我的页边写满笔记，工程师折起其中几页，也有人把我放在书桌最显眼的位置。我一直相信，书存在的意义，就是把自己知道的事情交给更多人。
起底 K3 背后核心极客天团，人均扛起 7 亿估值！
打开视听平台，系统决定你接下来看到什么；进入购物软件，系统预测你可能购买什么。过去几十年，推荐系统主要关注 “能否更准确地预测用户下一步喜欢什么”。但当用户希望探索小众内容、调整兴趣结构或摆脱热门推荐时，系统是否会响应？
2026 年 4 月起，一位专营稀有书和低流通量图书的美国书商遇到了怪事：他店里的生意向来不算火爆，一周卖出二十本已经算不错，但最近，订单突然像洪水一样涌来，每周能卖几百本。最费解的是，买家只列出一份用国际标准书号（ISBN）索引的书籍清单，却从不询问品相，也不砍价。
7月几天之内，中国大模型行业接连出现了两个超过2万亿参数的模型。