22:34Hunyuan@TXhunyuan腾讯混元推出Hy Agent Harness,支持长视频生成,无需人工干预,可实时互动编辑,现已开放早期访问申请。AI产品Hy Agent Harness视频生成腾讯混元推荐理由:腾讯混元推出Hy Agent Harness,支持长视频生成,无需人工干预,实时互动编辑,功能强大。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy Agent Harness
17:53Hunyuan@TXhunyuan腾讯混元推出Hy-MT2-1.8B和Hy-MT2-30B-A3B翻译模型,支持33种语言,适用于结构化、上下文和风格引导的多语言任务。AI产品腾讯混元翻译模型OpenRouterAI推荐理由:腾讯混元翻译模型上线OpenRouterAI,支持多种语言,比传统翻译更精准。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
18:33IT之家(博客/媒体)据 36 氪 8 月 14 日报道,腾讯混元资深研究员徐灿已转岗至微信 WeLM 团队。徐灿此前在混元 LLM 体系中担任后训练方向负责人,并为微软小冰、必应、WizardLM 和 Phi-3 等项目贡献过核心技术。微信原生 AI 助手“小微”已于 6 月灰度上线,近期还在招聘 WeLM 推理优化及 Agent 方向研究员。此次转岗预计将补充微信 WeLM 在训练、推理和复杂任务执行方面的研发力量。行业腾讯微信WeLM推荐理由:微信把腾讯混元资深研究员徐灿挖到 WeLM 团队,小微助手已经上线,还在招推理和 Agent 方向的人,微信 AI 要提速了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯
16:49Hunyuan@TXhunyuan精选腾讯混元团队发布《Diving into Reliable Self-Evolving Agents: A Survey》综述,系统梳理智能体自我进化机制。该综述定义了L0到L4的五级自进化分类法,并引入可靠性阶梯用于评估每次更新的可信度。研究团队整理了549篇相关论文,建立开放配套目录。核心原则是任何更新都不能仅用自身产生的证据来验证,确保进化过程可审计。论文腾讯混元智能体自进化推荐理由:腾讯混元团队整理了549篇论文,给自进化智能体分了L0-L4五个等级,还提出一套验证更新靠不靠谱的方法,做Agent研究的朋友可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
23:37IT之家(博客/媒体)索尼超旗舰 RGB LED 电视 9 系 Ⅱ 的 115 英寸版本(K-115XR90M2)于 8 月 10 日开售,定价 149999 元。该电视采用 True RGB 真彩原色技术,搭载 RGB 背光大师系统 Pro,色彩体积提升至 200%,灰阶控制提升 300%,亮度提升 30%,覆盖 100% BT.2020 色域。音质方面配备多声道屏幕声场穹顶版,支持杜比全景声和 DTS:X。智能功能上获得人工智能终端智能化分级 L3 级认证,搭载腾讯混元与 DeepSeek 双 AI 模型。产品专为 PlayStation 5 Pro 深度适配,支持 4K 120fps VRR ALLM 游戏需求。AI产品索尼RGB LED电视推荐理由:索尼 115 英寸旗舰电视开卖,RGB LED 背光比 Mini LED 色彩更准,亮度更高,还带腾讯混元和 DeepSeek 双 AI,适合追求顶级画质的影音玩家。原文稍后读已读值得跟进有用关注 索尼
15:55Hunyuan@TXhunyuan精选腾讯混元推出Hy3D WorldClaw,这是一个智能体工作流,能从文本提示生成大规模3D开放世界。生成的场景不是视频或高斯泼溅,而是完全可自由探索的,由可编辑、游戏就绪的3D资产构成,具备高质量几何和纹理。项目页面已上线,展示了该工作流的能力。AI模型Hy3D WorldClaw腾讯混元3D生成推荐理由:腾讯混元这个新工作流能用文字直接生成能走进去的3D世界,不是视频,全是可编辑的游戏资产,做游戏或虚拟场景的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy3D WorldClaw
11:50Hunyuan@TXhunyuan腾讯混元发布 Hy3 模型,已接入 WorkBuddy 全球版。WorkBuddy 用户可免费使用至 2026 年 8 月 31 日(太平洋时间)。Hy3 支持研究、数据分析、文档与演示文稿生成,以及职场沟通处理。该模型还通过腾讯设计 Miora 和腾讯云 TokenHub 提供。AI模型Hy3WorkBuddy腾讯混元1 个信源在谈事件专题推荐理由:腾讯混元把 Hy3 放进 WorkBuddy,能分析数据、写文档、做 PPT,全球免费到 2026 年 8 月底。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy3
19:38Hunyuan@TXhunyuan腾讯混元发布Hy ASR 3.0预览版,基于Hy3语言大脑将语音识别与语义理解融合。该模型在通用识别、上下文感知、多场景鲁棒性和方言覆盖等维度表现领先。官方公布多语言词错误率(WER)约为3%,能将嘈杂的真实世界音频转换成干净连贯的文本,并准确捕捉说话者意图。AI模型Hy ASR 3.0腾讯混元Hy3推荐理由:腾讯混元出了Hy ASR 3.0,多语言WER约3%,嘈杂音频也能转成干净文字,还懂方言。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy ASR 3.0
16:26IT之家(博客/媒体)腾讯混元发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview,基于大语言模型 Hy3 融合语音识别与语义理解。该模型在开源评测集中中文普通话 WER 为 3.34%,英语为 2.62%,粤语为 3.12%。在自建评测集上,通用识别、方言、上下文理解等场景 WER 保持较低水平。腾讯元宝已首发接入该模型,支持方言识别与上下文纠错,并免费开放。Hy ASR 3.0 preview 已上线腾讯云 API 服务。AI模型腾讯混元Hy ASR 3.0元宝推荐理由:腾讯混元出了新语音识别模型 Hy ASR 3.0,粤语英语 WER 都压到 3% 左右,元宝里已经能免费用了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
14:17IT之家(博客/媒体)OpenRouter最新周榜显示,前五名全部由中国企业研发,小米MiMo-V2.5以10.5万亿Tokens单周调用量登顶,环比增长12%。DeepSeek两款模型分列第二和第五,腾讯混元Hy3单周增幅超999%。Hugging Face统计中,中国开源模型累计下载量全球第一,千问系列领先优势超10亿次。据称80%美国AI初创公司融资路演会使用中国开源模型,每日平均衍生模型超200个。行业MiMo-V2.5DeepSeek腾讯混元推荐理由:央视这篇把OpenRouter榜单讲透了,前五全是国产,小米MiMo调用量两个月翻六倍,开源生态怎么赢的可以快速get。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MiMo-V2.5
17:23Hunyuan@TXhunyuan75°腾讯开源翻译模型Hy-MT2自5月发布以来下载量已超70万次。Hy-MT2-1.8B登上Hugging Face趋势榜第一,Hy-MT2-30B-A3B位列第四。目前已有70多个产品和项目完成集成,并支持Apple MLX-LM、Microsoft ONNX Runtime、NVIDIA NeMo等框架。B站直播评论的实时多语言翻译已使用该模型。Hy-MT2-30B-A3B现已提供GGUF格式,便于本地推理。AI模型Hy-MT2腾讯混元机器翻译8 个信源在谈事件专题推荐理由:Hy-MT2是腾讯开源的翻译模型,现在30B版本有GGUF格式,下载就能在本地跑,冲榜第一,试试呗。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy-MT2
15:29IT之家(博客/媒体)81°腾讯混元科研智能体 Hyra 为加法组合学中一个悬而未决 50 多年的问题给出完整答案:证明和集与差集扩张指数的最优上确界是 2。此前最佳构造纪录从 1969 年的 1.0290 提升到 2013 年的 1.1259,近一年 AI 辅助搜索达到 1.1449,内部实验中 Codex(GPT-5.5)达到 1.2851。Hyra 用约 24 小时提出基于十二进制数字结构、循环群对称加法基与中国剩余定理的显式构造,使指数可以任意逼近 2。论文预印本和 Lean 4 形式化证明均已公开。AI模型Hyra腾讯混元智能体推荐理由:腾讯混元的 Hyra 跑了24小时就证出加法组合学50年难题,还公开了 Lean 证明,比此前 AI 辅助搜索明显更进一步。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hyra
14:21IT之家(博客/媒体)腾讯宣布混元多模态模型部门与大语言模型部门合并,成立基础模型部,由首席AI科学家姚顺雨管理。7月上线的Hy3大语言模型性能显著强于同尺寸模型,比肩参数规模2-5倍的旗舰模型。发布一周后Hy3总调用量较上一代Hy2增长超68倍,WorkBuddy自选模型中Hy3占比达60%。混元3D世界模型2.0支持文字、图片、视频生成3D世界,社区下载量超300万。混元图像模型3.0在LMArena榜单居国内开源模型第一。行业腾讯混元姚顺雨Hy3推荐理由:腾讯把两个AI团队合并了,统一由姚顺雨管。他们新出的Hy3模型一周调用量涨了68倍,很猛。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
13:57Hunyuan@TXhunyuan腾讯混元推出 Hyra-1.0,这是其研究智能体的首个版本。该智能体能够递归地改进解决方案,专为性能驱动的研究和工程任务设计。Hyra-1.0 已在 AI4AI、AI4Science 和 AI4Fu 领域展示了演示案例。AI模型Hyra-1.0Hunyuan腾讯混元推荐理由:腾讯混元发布 Hyra-1.0 研究智能体,能递归优化方案,覆盖 AI 研究、科学和娱乐场景。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hyra-1.0
11:45IT之家(博客/媒体)72°腾讯混元推出 Hyra-1.0,一个专为性能导向研究与工程任务打造的智能体,具备递归自我改进能力。它能在真实 AI 研发流水线、自然科学及工业场景中学习进化。在 2D 图像转 3D 模型任务中,Hyra 通过多轮探索修改代码和参数,使用 VLM judge 评估轮廓、比例等维度,生成结果比 Claude Code goal 模式更接近参考图像且更符合审美。AI模型腾讯混元Hyra智能体推荐理由:腾讯混元搞了个新智能体 Hyra,能自己改自己,做 3D 模型比 Claude Code 效果还好,值得看看原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
10:23IT之家(博客/媒体)腾讯混元大模型Hy3限时免费活动延长至8月5日,面向WorkBuddy和CodeBuddy用户。Hy3于7月6日开源,采用MoE架构,总参数295B,激活参数21B,支持256K上下文。模型在推理、智能体、长上下文任务上显著进步,性能比肩参数规模2-5倍的更大模型。AI模型腾讯混元Hy3MoE推荐理由:腾讯又给了两周免费试用Hy3,到8月5日。这个295B参数的MoE开源模型激活仅21B,但性能能打,适合推理和智能体场景。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
17:45IT之家(博客/媒体)71°腾讯混元将295B参数的Hy3模型权重量化至1bit和4bit,1bit版本体积从598GB压缩至85.5GiB,单张96GB显卡即可运行;4bit版本体积169.9GiB需两张显卡。量化后性能接近原始BF16模型,长文理解几乎持平,Agent和代码能力仅小幅回落。配合llama.cpp和MTP投机解码,开启后解码速度提升约50%-60%。AI模型Hy3腾讯混元1bit量化推荐理由:想用295B的旗舰模型又没多卡?腾讯混元把Hy3压到1bit,一张显卡就能跑,效果还挺稳。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy3
08:59IT之家(博客/媒体)精选腾讯混元于 7 月 6 日开源 Hy3 模型,该模型采用 MoE 架构,总参数 295B,激活参数 21B,最大支持 256K 上下文长度。7 月 8 日上午 10 时起,算力资源消耗达峰值,排队率一度超 50%。官方已第一时间调度资源完成扩容。Hy3 在推理、智能体、长上下文等任务上显著进步,效果比肩参数规模 2-5 倍的更大模型。AI模型Hy3WorkBuddy腾讯混元推荐理由:腾讯开源了 Hy3,295B 参数只有 21B 激活,推理和智能体能力很强,还支持 256K 上下文,现在调用太多刚扩容完。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy3
11:02IT之家(博客/媒体)精选OpenAI 前研究员田永龙已加入腾讯,或负责混元多模态模型方向。田永龙本科毕业于清华,师从汤晓鸥、王晓刚,在 MIT 获博士学位,引用数达 28,778 次。他曾参与 Supervised Contrastive Learning、Fluid 10.5B 模型等研究。此前 OpenAI 研究员姚顺雨也加入腾讯,混元多模态团队近一年吸纳胡瀚、薄列峰、庞天宇等人才。行业田永龙腾讯混元OpenAI10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI 前研究员的田永龙加入腾讯,将带队搞多模态,之前姚顺雨也去了,混元一直加人,值得关注原文稍后读已读值得跟进有用关注 田永龙
10:16官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)腾讯混元聘请OpenAI研究科学家田永龙担任新的多模态模型负责人,直接向首席AI科学家姚顺宇汇报。这是中国科技巨头从OpenAI挖人的最新高调案例,凸显国内大厂对多模态AI人才的竞争。行业腾讯混元OpenAI田永龙10 个信源在谈事件专题推荐理由:腾讯混元从OpenAI挖来田永龙负责多模态,看看国内大厂怎么抢人才的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
01:12官方账号SiliconFlowAI@siliconflowai精选腾讯混元发布 Hy3 模型,参数量 295B MoE / 21B active,支持 262K 上下文长度。该模型经过 50 多个真实业务场景迭代,将幻觉和知识错误减半。在长程任务中能保持意图一致,智能体执行更稳定,工具调用成功率更高且无死循环。即日起在 SiliconFlow 平台提供前两周免费访问。AI模型腾讯混元Hy3SiliconFlow推荐理由:腾讯混元 Hy3 在 SiliconFlow 上免费两周,295B 参数模型幻觉砍半,智能体调用工具更稳,试试看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
11:21官方账号Nous Research@NousResearch精选腾讯混元发布新模型Hy3,参数量295B,采用MoE架构。Hy3在Nous Portal上免费开放两周。该模型专注于低成本智能体应用,在编码、工具调用可靠性、推理以及256K长上下文任务上表现突出。AI模型Hy3腾讯混元MoE推荐理由:腾讯混元这个Hy3模型挺牛的,295B参数还免费玩两周,编码和工具调用都很强,值得试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy3
07:49Hunyuan@TXhunyuan精选腾讯混元推出Hy3模型,总参数量295B,采用MoE架构。该模型在同类尺寸中性能最佳,可媲美万亿参数旗舰模型。支持Apache 2.0开源协议,并提供两周免费API体验(通过OpenRouter)。适用于大多数智能体场景。AI模型Hy3腾讯混元开源模型推荐理由:腾讯混元新出的Hy3,295B参数量就能比肩万亿参数的大模型,还免费给你用两周,开源随便商用,搞智能体的别错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy3
01:59官方账号vLLM@vllm_project精选腾讯混元发布Hy3模型,作为Hy3 Preview的完整版,总参数295B,活跃参数仅21B,采用192专家MoE架构与top-8路由。该模型在vLLM从第一天起即原生支持,包含工具调用、推理解析器和MTP推测解码功能。上下文窗口达256K,配备3.8B MTP推测解码层,提供BF16和FP8权重。模型采用Apache 2.0许可证,已在NVIDIA和AMD硬件上验证。AI模型Hy3vLLM腾讯混元8 个信源在谈事件专题推荐理由:腾讯混元的Hy3,295B参数但只激活21B,vLLM第一天就支持,能跑工具和长推理,Apache 2.0随便使,值得一试!原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy3
15:30IT之家(博客/媒体)腾讯混元正式发布并开源 Hy3 模型,基于 preview 版本提升后训练数据质量和多样性,扩大 RL 算力规模。在推理、智能体、长上下文等任务上显著进步,性能比肩参数规模 2-5 倍的旗舰模型。内部 270 位专家盲测中,Hy3 均分 2.67/4,优于 GLM5.1 的 2.51/4。API 输入价格 1 元/百万 tokens,输出 4 元,缓存命中仅 0.25 元。AI模型Hy3腾讯混元开源模型推荐理由:腾讯把 Hy3 开源了,推理和智能体能力追平了大好几倍的模型,盲测还赢了 GLM5.1,价格也很香。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy3
18:08官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)清华大学与腾讯混元联合推出GUICrafter,一种利用零成本网络截图和元任务训练的GUI代理。GUICrafter仅需0.1%的训练数据成本,即可在多个基准上达到与顶级模型相当的性能。该方法在WindowsAgentArena等测试中表现突出,证明大规模免费数据可有效训练高质量计算机控制代理。AI模型GUICrafter清华大学腾讯混元推荐理由:清华和混元搞了个新招:用零成本的网页截图训练GUI代理GUICrafter,性能不输大模型,成本只要别人的千分之一。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GUICrafter
00:17Hunyuan@TXhunyuan12款中国AI模型对世界杯32强比赛结果进行了预测。首轮榜单显示,腾讯混元(Tencent Hy)成功预测29场,以29/32的准确率排名第一。其他11款模型的具体准确率未在文中列出。现在比赛进入淘汰赛阶段,后续预测将更具挑战性。AI模型腾讯混元世界杯预测推荐理由:腾讯混元29/32比其他AI猜得准,看看淘汰赛还能不能撑住。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
17:49Geek@geekbb精选72°腾讯混元团队开源了 UniRL 框架,它将强化学习后训练流程(采样、打分、计算优势、更新策略、同步权重)统一应用于多种多模态模型。该框架同时支持图像/视频扩散模型和自回归语言模型,为多模态 AI 的后训练提供了标准化方案。UniRL 解决了不同模态模型在 RL 后训练中流程不统一、实现复杂的问题,降低了多模态强化学习的门槛。开发者可以直接在 GitHub 上获取代码并尝试。AI产品腾讯混元UniRL强化学习推荐理由:做多模态模型后训练的团队终于有了统一框架——UniRL 把扩散模型和语言模型的 RL 流程标准化了,省去重复造轮子的时间,值得直接上手试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
22:19Hunyuan@TXhunyuan72°腾讯混元团队推出UniRL,一个面向统一多模态模型的强化学习基础设施。该框架支持扩散模型、流匹配模型、大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)的强化学习训练,并同时发布两个新算法:DRPO和Flow-DPPO。UniRL旨在用一个强化学习循环覆盖多种模型类型,简化多模态模型的训练流程。代码已在GitHub开源,为多模态AI研究提供了新的基础设施选择。AI模型强化学习多模态模型开源/仓库推荐理由:多模态模型训练一直面临框架碎片化问题,UniRL用一个RL循环统一了扩散、LLM和VLM,做多模态研究的团队可以直接用开源代码降低实验成本。原文稍后读已读值得跟进有用关注 强化学习
22:18Hunyuan@TXhunyuan72°腾讯混元开源了UniRL,一个统一的多模态强化学习训练框架。它用一个循环(生成→评分→优势计算→更新→同步)覆盖文本、图像、视频等多种模态,模型和算法作为独立轴,实现模型×算法的组合覆盖。内置FlowDPPO和DRPO两种原创算法,分别针对扩散模型和LLM的强化学习优化。支持可插拔的rollout引擎、FSDP2分片和三种部署模式,旨在解决现有RL栈只能处理单一模态的问题。AI产品腾讯混元UniRL多模态推荐理由:做多模态RL训练的团队终于有了一个能统一处理文本、图像、视频的框架,不用再为每种模态搭不同的栈。腾讯混元把自家模型验证过的FlowDPPO和DRPO算法也开源了,做扩散模型或LLM RL优化的可以直接拿来用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
16:42Hunyuan@TXhunyuan精选72°腾讯混元与上海交大、南洋理工等机构合作推出 MMAE,这是首个针对语音和音频编辑的综合评估基准。与单纯生成音频不同,MMAE 要求 AI 理解现有音频并根据自然语言指令精确修改,保留无关部分。基准包含 2000 个真实场景样本、17741 个细粒度评估项,覆盖声音、音乐、语音及其混合的 7 种模态设置。当前模型在精确匹配率(EMR)上低于 5%,揭示了可靠音频编辑的巨大差距。该基准已开源,包含论文、代码和演示。论文音频编辑评估基准腾讯混元推荐理由:音频编辑是 AI 落地的重要场景,MMAE 基准揭示了现有模型的巨大短板,做音频 AI 或语音交互的开发者值得关注这个评估工具。原文稍后读已读值得跟进有用关注 音频编辑
20:42IT之家(博客/媒体)72°腾讯混元团队提出 Stem 稀疏注意力算法,已被 ICML-26 收录。该算法通过 Token 位置衰减和输出感知度量两大创新,仅用 25% 算力即可逼近稠密注意力的精度。配套的 HPC 算子库将理论加速转化为实际性能,在 128K 上下文下首字延迟降低 3.6 倍。该方案为长文本推理场景提供了高效、低成本的注意力加速方案,相关论文和代码已开源。论文稀疏注意力长文本推理腾讯混元推荐理由:长文本推理的延迟痛点终于有了低成本解法——Stem 用 25% 算力实现近无损精度,做 LLM 推理优化的团队可以直接用开源代码实测,128K 上下文下首字延迟降低 3.6 倍的效果值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 稀疏注意力
20:08berryxia@berryxia76°腾讯混元与人大高瓴人工智能学院联合开源了PlanningBench,一个专门评估和训练LLM真实规划能力的框架。该框架包含30多个来自真实世界的规划任务,覆盖调度、生产、旅行、资源分配和应急响应六大类,每个任务都有清晰的成功标准和全自动验证机制。用户既可以用它测试当前最强模型的规划能力,也可以直接用于微调,让模型从“会说”进化到“会干”。PlanningBench揭示了规划能力是智能体从玩具走向生产力的关键分水岭,腾讯已将论文、代码和数据集全部开源。AI模型规划能力PlanningBench腾讯混元1 个信源在谈事件专题推荐理由:PlanningBench把规划能力从黑盒拉到公开赛道,做智能体开发的团队可以直接用它测模型短板、微调训练,让AI从“会聊天”真正进化到“会干活”。原文稍后读已读值得跟进有用关注 规划能力
17:03Hunyuan@TXhunyuan72°腾讯混元与中国人民大学高瓴人工智能学院合作开源了PlanningBench,这是一个可扩展、可验证的框架,用于评估和训练大语言模型的规划能力。该框架包含30多个真实世界的规划任务,支持自动验证,并提供评估和训练支持。PlanningBench旨在帮助LLM从“说”转向“做”,即提升其实际规划与执行能力。该框架已在arXiv发布论文,代码在GitHub开源,数据集在HuggingFace上可用。论文规划能力评估框架开源/仓库1 个信源在谈事件专题推荐理由:PlanningBench解决了LLM规划能力评估缺乏标准化基准的问题,做AI Agent或任务规划的研究者和开发者可以直接用这个框架测试和训练模型,建议点开看看具体任务和验证方式。原文稍后读已读值得跟进有用关注 规划能力
20:05Hunyuan@TXhunyuan精选腾讯混元正式发布 Hy-Memory,这是一个专为长期协作智能体(如 OpenClaw)设计的内存插件。它采用 6 层记忆框架、System1/System2 双系统以及三层进化链,旨在解决智能体记忆碎片化问题。相比传统方案,Hy-Memory 可减少 70% 以上的记忆数量,提升 45% 以上的信息密度,在超长上下文中节省 35% 的 token 用量,并实现 20% 更快的记忆更新。该插件让智能体能够更持久、准确、轻量地记住信息,从而更好地理解用户需求。AI产品智能体记忆插件腾讯混元6 个信源在谈事件专题推荐理由:做长期协作智能体开发的团队终于有了专门优化记忆的插件——Hy-Memory 解决了记忆碎片化和 token 浪费的痛点,建议做 Agent 应用的开发者直接试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
23:05IT之家(博客/媒体)76°腾讯混元推出 Hy-Memory,一款专为 Openclaw 等长期协作型 Agent 设计的记忆插件,旨在解决 Agent 在长期使用中的记忆碎片化、遗忘关键判断等问题。Hy-Memory 采用 6 层记忆框架、System1/System2 双系统设计和演化链机制,让 Agent 能“记得住、记得对、记得轻、更懂你”。在权威测试中,Hy-Memory 效果超过现有主流框架,记忆数量降低 70%+,信息密度提升 45%+,token 消耗降低 35%,记忆更新速度快 20%。该插件通过分层存储和异步处理,既保证了实时响应速度,又实现了深度认知迭代,让 Agent 越用越懂用户。AI产品记忆插件Agent腾讯混元4 个信源在谈事件专题推荐理由:长期使用 Openclaw 的开发者常遇到“三周轨迹”困境——从蜜月期到降级使用,Hy-Memory 直接解决了这个痛点。做 Agent 应用或依赖 AI 协作的团队,建议试试这个插件,能让你的 Agent 真正成为长期记忆伙伴。原文稍后读已读值得跟进有用关注 记忆插件
13:06Hunyuan@TXhunyuan腾讯混元宣布与WMT26(第26届机器翻译研讨会)组织者正式合作,共同举办视频字幕翻译竞赛。该竞赛基于腾讯混元先进的Hy-MT系列模型,参赛者还可参与通用机器翻译竞赛。优胜者将获得特别大奖,旨在推动机器翻译技术的发展。腾讯混元邀请研究者、开发者、AI爱好者及所有对机器翻译感兴趣的人士注册参与。行业腾讯混元WMT26机器翻译推荐理由:这是腾讯混元在机器翻译领域的一次重要合作,做视频翻译或字幕处理的团队可以借此机会测试前沿模型,参赛还有机会赢取大奖,值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 腾讯混元
20:19Hunyuan@TXhunyuan腾讯混元发布 Hy-MT2 开源多语言翻译模型,支持 33 种语言无缝互译。7B 和 30B-A3B 版本在多项翻译任务上超越参数大数十倍的模型,轻量 1.8B 版本甚至优于微软等商业 API。模型采用腾讯 AngelSlim 1.25-bit 极致量化,仅需 440MB 存储,可在主流移动芯片上本地推理,速度比 Hy-MT1.5 快 1.5 倍。项目已在 GitHub、Hugging Face 等平台开源。AI模型开源/仓库翻译模型腾讯混元推荐理由:做多语言翻译的开发者终于有了能本地跑的开源模型——Hy-MT2 的 1.8B 版本比微软 API 还强,且量化后仅 440MB,手机芯片就能推理,建议直接下载试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 开源/仓库
17:31IT之家(博客/媒体)腾讯混元发布新一代多语言翻译模型 Hy-MT2 并正式开源,包含 1.8B、7B、30B-A3B 三种尺寸,支持 33 种语言互译及 5 种民族语言/方言互译。轻量级 1.8B 模型通过极端量化仅需 440MB 存储空间,可在苹果、高通、联发科等手机芯片上本地部署,推理速度比上一代提升 1.5 倍,且性能超越微软等主流商业 API。同步推出的腾讯 Hy 翻译小程序支持语音输入、自定义翻译风格和离线翻译,解决了弱网络场景下的翻译需求。IFMTBench 翻译指令遵循测试集也一并开源,用于评估模型对翻译风格、术语指定等指令的遵循能力。AI模型翻译模型开源/仓库腾讯混元推荐理由:手机端就能跑的高质量翻译模型来了,做本地化应用、离线翻译工具或移动端 AI 产品的开发者可以直接下载试用,440MB 的轻量版值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 翻译模型