技术细节
ImageNet FID 从14干掉到4！ARFlow：自回归嵌入流式图像生成，混合线性注意力破解长程依赖难题
模引入流模型，借助“因果有序噪声序列”与“chunk‑wise 混合线性注意力”，在ImageNet
阿里Qwen3真实测评：MCP、推理、数学、代码、文学…(OpenAI、DeepSeek、Claude等六家PK)
考模式/非思考模式」的无缝切换、八款不同大小模型，从0.6B到235B，包含 MoE 和 Dense
模引入流模型，借助“因果有序噪声序列”与“chunk‑wise 混合线性注意力”，在ImageNet
考模式/非思考模式」的无缝切换、八款不同大小模型，从0.6B到235B，包含 MoE 和 Dense
