18:15shao__meng@shao__meng73°Anthropic指控阿里巴巴通过近25000个虚假账户大规模获取其Claude模型能力进行蒸馏。这一数字超过Anthropic此前指控DeepSeek、MiniMax和Kimi的数量总和。事件凸显了AI模型API被滥用于竞争对手蒸馏的风险。行业AnthropicClaudeAlibaba千问蒸馏10 个信源在谈推荐理由:朋友,Anthropic说阿里用了2.5万个假账号偷偷薅Claude的羊毛,比之前告DeepSeek他们加一起还多,这操作挺猛。原文
08:42lmarena.ai@lmarena_ai精选72°Wan-2.7 I2V在视频生成竞技场中取得第5名,得分1,434。该排名来自与顶级模型的一对一对决,由全球用户在其创作任务中投票选出。它超越了Grok Imagine Video(720p)和所有Google Veo-3.1变体。该模型支持文本、图像、音频和视频的多模态控制,以及最多5个参考输入的角色自定义。阿里通义万相团队还提供了视频编辑、克隆、重风格化等全栈工具。AI模型Wan-2.7AlibabaVideo Arena视频生成多模态推荐理由:阿里通义万相出了个新视频模型Wan-2.7,在Video Arena排第5,干掉了Grok和Veo,视频创作能力挺强,可以试试。原文
03:55LangChain@LangChainAILangChain测试显示,Alibaba Qwen基础模型配合良好提示在感知错误分类任务上性能接近前沿模型。使用LoRA SFT微调后,模型性能接近或超过前沿模型。实验表明微调能使开源模型与顶级闭源模型竞争。AI模型QwenAlibabaLoRA微调开源模型推荐理由:LangChain实测:Qwen基础版+好提示就能追平顶级模型,微调后甚至超越。开源模型潜力很大!原文
23:31阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud阿里Token Hub业务集团升级了HappyOyster 1.0,推出冒险(Adventure)与导演(Directing)两种新模式。新版本支持更丰富的环境交互、扩展玩家控制以及可回溯的剧情线,用于游戏、互动剧、直播和文旅场景。该模型由阿里云旗下ATH团队开发,旨在提升沉浸式体验。AI模型HappyOysterAlibaba实时交互游戏AI互动剧推荐理由:阿里新出的HappyOyster 1.0,能让你在游戏和互动剧里回溯剧情、控制场景,比之前版本多了两种玩法模式。原文
18:00阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud71°阿里云推出旗舰模型 Qwen3.7-Max,专为 agentic 工作负载优化。该模型在生成前端代码方面表现出色,能从一条提示生成包含 Three.js 3D 场景和动态 SVG 图形的丰富交互式网页。目前限时提供 50% 折扣。AI模型Qwen3.7-MaxAlibaba前端编码智能体编程助手推荐理由:阿里新模型 Qwen3.7-Max 能一句提示生成前端交互页面,比一般模型更擅长做 Three.js 和 SVG 动画,适合开发者快速试玩。原文
01:54阿里通义 Qwen@Alibaba_Qwen精选Qwen3.7-Plus在文本基准测试中展现出竞争力,整体表现逼近Max级别模型。该结果来自Qwen官方发布的性能1测试。目前尚无具体基准和分数细节。AI模型Qwen3.7-PlusQwenAlibaba文本基准3 个信源在谈推荐理由:Qwen新模型性能追平高端原文
04:37rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选72°阿里巴巴与南京大学联合发表论文,提出RTPurbo方法,通过轻量级适配将百万token预填充速度提升9.36倍(对比FlashAttention-2)。该方法发现训练好的全注意力模型已存在隐藏稀疏结构,无需重新训练。RTPurbo识别出少数需要远距离token的注意力头,其余头聚焦邻近文本,并使用16维索引器快速定位关键token。在长上下文基准和推理任务中,RTPurbo保持接近全注意力的精度,同时实现高达9.36倍加速。这证明长上下文推理中的浪费比表面看起来更有结构性。论文长上下文注意力稀疏化推理加速RTPurboAlibaba推荐理由:长上下文推理的算力瓶颈是AI应用落地的关键障碍,做LLM推理优化或长文档处理的团队可以直接参考RTPurbo的稀疏化思路,无需从头训练模型。原文