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AI大模型的高考,阿里 直接拿下了状元!网友:太长脸了!

1、中国AI大模型的崛起 Qwen2-72B的夺冠，不仅标志着阿里云在AI大模型领域的领先地位，也代表了中国AI大模型的崛起。过去，美国AI技术一直占据领先地位，而中国AI则常常被质疑为“复制”和“山寨”。然而，随着近年来中国AI技术的快速发展，这种局面已经发生了根本性的改变。

2、前两天openAI刚宣布说要封禁中国地区的api 调用，第二天，全球著名开源平台Hugging Face（笑脸）发布了一个AI开源大模型排行榜单，直接宣告：中国AI大模型全球排名第一。这下就有意思了，梳理整件事情，我也来谈谈我的看法。

3、Pony Diffusion v6：一个被低估的AI大模型 Pony Diffusion v6自问世以来，在C站（Civitai）上广受好评，尽管初时我对其并不太感冒，认为其风格有些难以言喻，尤其是对小马元素的偏爱让我有些困惑。然而，经过深入了解与测试，我发现这个模型的确有着非凡之处，值得重新评估与推荐。

4、aigc 系列（3） - 阿里开源UniAnimate，超越AnimateAnyone的里程碑阿里实验室近期开源的UniAnimate在人体图片动画技术领域取得了显著进展，直接针对并超越了Animate Anyone的相关技术。以下是对UniAnimate技术的详细解析。技术背景与现有方法限制基于扩散模型的人体图片动画技术在合成视频方向已取得了显著成功。

5、结语 Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker模型通过“多语言+长文本+可定制”的三位一体设计，解决了传统文本处理模型泛化性差、成本高的痛点。其开源策略将加速产业应用创新，推动文本检索从“关键词匹配”升级至“语义理解+动态交互”，为AI Agent与多模态应用奠定基础。

6、在那一个文化教育不健全的时代，考卷的题型反倒还较为难，要考出来好成绩也是要投入许多精力的。自然那时马云家中经济发展标准不太好，他就只能出来打工赚钱，可是又感觉自身的一生如果那么渡过的话，有一些不甘心，因此他又再度参与今年高考，这一次数学考了19分，尽管分很少，可是拥有非常大的有起色。

人人都能有对齐的大模型:定制化偏好 奖励 学习

人类偏好对齐是指在大语言模型训练过程中，通过引入代表人类偏好的奖励模型或偏好模型，使模型的输出与人类的价值观和期望保持一致。常见的人类偏好对齐算法包括RLHF、RRHF、Reject Sampling/RAFT等，它们均依赖于一个能够反映人类偏好的模型来指导大模型的训练。

目标一致性：虽然 LoRA、QLoRA、DPO 和 ORPO 在具体实现上有所不同，但它们的最终目标都是为了提高语言模型的性能和适应性。LoRA 和 QLoRA 关注于降低微调的计算量和显存占用，而 DPO 和 ORPO 则关注于优化模型的输出质量，使其更符合人类偏好。

通过AI技术分析学生偏好，推荐定制化的学习路径，如为喜欢足球的学生提供足球比赛案例来学习几何知识。社交触发：设计「组队学习」模式，鼓励差生与成绩稍好的同学组队完成任务，利用同伴压力转化为学习动力。

谷歌新研究:合成数据 助力大模型,数学 推理 能力 提升八倍

谷歌新研究：合成数据助力大模型，数学推理能力提升八倍近期，谷歌、卡内基梅隆大学与MultiOn的研究团队联合发布了一项关于合成数据在大模型训练中应用的新研究成果。该研究表明，通过正面和负面合成数据的结合使用，大模型在数学推理任务上的性能得到了显著提升，提升幅度高达八倍。

EdgeRAG（Edge Retrieval-Augmented Generation）是由谷歌和NVIDIA共同设计的一种专为内存有限的边缘设备量身打造的RAG（检索增强生成）技术。通过整合高效检索与智能生成，EdgeRAG让边缘设备也能高效运行大模型，实现流畅的AI推理。

PaLM模型概述 PaLM是一个拥有5400亿参数的单向语言模型。与谷歌经典的T5模型不同，PaLM采用了gpt3的结构，即单向语言模型，旨在通过few-shot学习获得更好的表现。这一选择背离了带有encoder的模型需要finetune才能获得不错表现的常规路径，更符合Pathways架构追求万能大模型的初衷。

文献 综述无从下手,这5款AI工具帮你一键搞定,千万别错过!

过度依赖（Over-reliance on AI）：AI 只是辅助工具。在使用 AI 工具时，应保持主动审查和判断的角色，避免过度依赖其生成的内容。通过结合人类研究者的专业知识和判断力，可以更有效地利用 AI 工具提高文献综述的质量和效率。总之，合理利用上述 AI 工具进行文献综述，不仅能有效提高工作效率，还能更全面、深入地掌握研究领域的最新进展。

Connected Papers、Chatgpt、Research Rabbit、Scite、Semantic Scholar，这些AI工具利用AI算法和自然语言处理技术从数据库中筛选并提供关键信息摘要，助你识别研究空白、最新趋势及关键文献。Connected Papers专为展示不同论文间联系而设计，提供全面的视角帮助发现研究主题的全貌。