Qwen2.5
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM Transformer作者团队
Sanaka AI提出的新方法通过让教师模型输出清晰解释来改进教学效果，其7B小模型在传授推理技能方面超越了671B的DeepSeek-R1。这种方法不仅有效还经济高效，并且能与传统强化学习技术结合使用。
字节跳动发了个新模型：BAGEL-7B-MoT
这是一个混合专家多模态模型，基于Qwen2.5-7B-Instruct和siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit模型微调，并使用FLUX.1-schnell VAE模型，支持视觉理解、文本到图像生成及图像编辑。
20家单位参与，《面向人工智能的数据标注合规指南》征集中
阿里开源的Qwen2.5系列训练数据规模达到18万亿token，远超其他模型。然而，这带来幻象问题的风险促使RAG技术及企业专有知识数据的价值提升，强调了数据采集、标注和管理的重要性。政策层面，《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》发布，进一步推动数据标注产业发展。《标准》旨在解决数据标注中的合规问题，提高行业规范化发展水平。
破解合规难题，AI高质量数据集建设正当时
阿里开源的Qwen2.5系列训练数据规模达18万亿 token，推动AI大模型发展。但大规模训练带来幻象问题，RAG技术及工业场景应用以数据为中心成为趋势。国家和行业正积极推进数据标注产业发展规范，提升数据标注行业的合规能力。
速递｜印度初创公司Ziroh Labs，推出无需高端芯片即可运行大型AI模型
印度初创公司Ziroh Labs开发了一套名为Kompact AI的新系统，该系统无需使用昂贵的GPU芯片就能运行大型AI模型。
零样本复刻任意人声!中英文混合生成丝滑无界!
Spark-TTS 是一个先进的文本到语音系统，利用大型语言模型实现高度准确和自然的声音合成。它简洁高效，支持零样本语音克隆及双语支持，具备可控语音生成功能。
R1–Zero强化学习路线新发现及R1思路用于GUI Agent动作预测方案
2025年4月1日，北京天气晴。文章介绍了R1进展中的两个工作，一是研究多种基础模型预训练特性的影响；二是将GRPO-RL强化用于Agent的UI动作预测，数据和奖励函数设计有趣。研究发现Qwen2.5模型在不使用模板的情况下有强大的推理能力，但模板会破坏数学解题能力。此外，文章还讨论了强化学习在图形用户界面（GUI）动作预测中的应用。
千问深夜发布第二大视觉语言模型！
阿里云千问团队发布了Qwen2.5-VL-32B-Instruct模型。该模型在多个方面实现了重要突破：优化了模型规模、提升了性能，并在视觉理解和数学推理等方面取得了显著进步。
