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卡内基梅隆大学的研究团队开发出一款名为 LegoGPT 的 AI 模型，能够根据文字指令生成可实际搭建的乐高设计。 比如输入文本「基本款沙发」，一眨眼的功夫，乐高沙发就拼好了。 团队训练了一种自回归大型语言模型，通过预测下一个 token 的方式，判断下一块该放置什么积木。团队还为模型增加了有效性校验和带有物理感知的回滚机制，确保生成的设计不会出现积木重叠或悬空等问题，也就是说最终结果始终可行
BAGEL是字节跳动开源的多模态基础模型，拥有140亿参数，其中70亿为活跃参数。采用混合变换器专家架构（MoT），通过两个独立编码器分别捕捉图像的像素级和语义级特征。BAGEL遵循“下一个标记组预测”范式进行训练，使用海量多模态标记数据进行预训练，包括语言、图像、视频和网络数据。在性能方面，BAGEL在多模态理解基准测试中超越了Qwen2.5-VL和InternVL-2.5等顶级开源视觉语言模型
TokenSwift 是北京通用人工智能研究院团队推出的超长文本生成加速框架，能在90分钟内生成10万Token的文本，相比传统自回归模型的近5小时，速度提升了3倍，生成质量无损。TokenSwift 通过多Token生成与Token重用、动态KV缓存更新以及上下文惩罚机制等技术，减少模型加载延迟、优化缓存更新时间并确保生成多样性。支持多种不同规模和架构的模型，如1.5B、7B、8B、14B的MH
小红书hi lab（Humane Intelligence Lab，人文智能实验室）团队首次开源文本大模型 dots.llm1。 dots.llm1是一个中等规模的Mixture of Experts (MoE)文本大模型，在较小激活量下取得了不错的效果。该模型充分融合了团队在数据处理和模型训练效率方面的技术积累，并借鉴了社区关于 MoE 的最新开源成果。hi lab团队开源了所有模型和必要的训练
上海人工智能实验室、复旦、上交大等开源的一款自动撰写综述论文的AI工具：SurveyForge 实验结果，SurveyForge的大纲质量接近人工撰写水平，在参考文献质量、大纲质量和内容质量方面优于AutoSurvey等现有方法 生成约64k token的综述成本不到0.5美元，耗时约10分钟 SurveyForge分为两个阶段： 1、生成大纲，通过分析人工撰写的综述文章的大纲结构和参考领域相
MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（lightning attention）相结合，总参数量达 4560 亿，每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度，提供40 和80K两种推理预算版本，适合处理长输入
Agnes AI 是基于 AI 的新一代协作办公平台，能彻底改变传统办公模式。Agnes AI用团队记忆、智能协作和一体化内容生成，打造适配团队场景的工作空间。用户能多人实时编辑文档、报告或 PPT，AI 能自动完成资料收集、大纲生成、内容填充等任务。Agnes AI 自研 7B 推理模型和多智能体推理框架，专注于团队协作场景，支持长上下文和多轮推理，大幅降低 Token 成本，提升任务完成率。A
Mistral AI，最新发布了首个开源语音模型：Voxtral语音理解模型系列！ 该模型包含24B和3B两个参数规模的版本，均基于Apache 2.0许可证开源，同时提供API服务接口。 Voxtral模型支持32k token的上下文窗口，能够处理长达30分钟的音频转录任务或40分钟的语义理解任务，在各项基准测试指标上全面超越目前主流的开源语音转录模型Whisper large-v3。
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