跳到正文

X

关注 AI 研究者、开发者与机构的动态

当前显示全部 AI 相关新闻
按账号或来源筛选(535)
全部X新闻X:Rohan Paul1321 条X:Kim1179 条X:阿易 AI Notes872 条X:阿里云 / Alibaba Cloud441 条X:Testing Catalog373 条X:Elvis Saravia332 条X:cb_doge324 条X:Elon Musk322 条X:OpenRouter291 条X:Artificial Analysis275 条X:Ethan Mollick269 条X:PixVerse252 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)228 条X:Replit217 条X:ZHO214 条X:SemiAnalysis208 条X:OpenAI Developers204 条X:小北178 条X:swyx162 条X:MiniMax157 条X:Gemini156 条X:Dex Horthy(HumanLayer)136 条X:Emad Mostaque127 条X:Tibo124 条X:OpenAI119 条X:X.PIN105 条X:AI Safety Memes104 条X:Google AI for Developers103 条X:蚂蚁百灵101 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)96 条X:Epoch AI93 条X:Luma AI91 条X:Runway90 条X:Claude Devs86 条X:Jason Liu85 条X:马东锡 NLP84 条X:面壁智能 OpenBMB83 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)83 条X:Frank Wang 玉伯81 条X:Sam Altman80 条X:洪明75 条X:fofr74 条X:Gabriel74 条X:Perplexity69 条X:阑夕68 条X:Francois Chollet66 条X:Yuchen Jin65 条X:赵纯想64 条X:Nathan Lambert64 条X:Tencent WorkBuddy61 条X:Greg Brockman60 条X:opencode60 条X:Eric Zakariasson59 条X:Cohere56 条X:Microsoft Research54 条X:Peter Steinberger52 条X:腾讯混元51 条X:Suno50 条X:Claude47 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)45 条X:Anthropic44 条X:Krea AI44 条X:OpenClaw43 条X:Charlie Holtz41 条X:Google DeepMind40 条X:通义千问 / Qwen39 条X:Google AI38 条X:Thariq38 条X:karminski35 条X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)34 条X:AK32 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:可灵 Kling AI30 条X:Boris Cherny30 条X:百度 Baidu29 条X:Deedy Das29 条X:AI at Meta28 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)27 条X:Josh Woodward26 条X:Viggle AI26 条X:Logan Kilpatrick25 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)25 条X:李继刚20 条X:Noam Brown20 条X:Odyssey20 条X:硅基流动 SiliconFlow18 条X:Andrew Milich18 条X:SpaceXAI17 条X:Tianyi Cui17 条X:华为云16 条X:DeepSeek16 条X:Sundar Pichai14 条X:智谱 Z.ai12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:Demis Hassabis11 条X:Mistral AI11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Eric Mitchell10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Noah Zweben10 条X:Barret 李靖9 条X:Fei-Fei Li9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条X:Hao AI Lab8 条X:Jeff Dean8 条X:谢赛宁7 条X:Jim Fan7 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条X:DAIR.AI (@dair_ai)5 条X:PixVerse (@PixVerse)5 条X:Cognition (@cognition)2 条X:fal (@fal)2 条X:Arena (@arena)1 条X:Arthur Mensch(Mistral CEO) (@arthurmensch)1 条X:Cursor (@cursor_ai)1 条X:ElevenLabs (@elevenlabs)1 条Tripo(官方 X)0 条X:卡兹克 (@Khazix0918)0 条X:ARC Prize (@arcprize)0 条X:Figure AI (@Figure_robot)0 条X:Gemini Notebook (@Gemini_Notebook)0 条X:Georgi Gerganov(llama.cpp) (@ggerganov)0 条X:Higgsfield AI (@higgsfield)0 条X:Lisa Su(AMD CEO) (@LisaSu)0 条X:Manus (@ManusAI)0 条X:Meshy (@MeshyAI)0 条X:MiniMax Design (H3) (@Hailuo_AI)0 条X:NotebookLM0 条X:Philipp Schmid(Google DeepMind 开发者体验) (@_philschmid)0 条@berryxia · 历史来源430 条@vista8 · 历史来源262 条@op7418 · 历史来源231 条@google · 历史来源30 条@getsuperintel · 历史来源9 条@latentspacepod · 历史来源9 条@android · 历史来源8 条@dreamlabla · 历史来源8 条@mannybernabe · 历史来源8 条@karpathy · 历史来源7 条@alexatallah · 历史来源6 条@ryanleeminimax · 历史来源5 条@theo · 历史来源5 条@aidotengineer · 历史来源4 条@dkundel · 历史来源4 条@reach_vb · 历史来源4 条@dotey · 历史来源3 条@eliebakouch · 历史来源3 条@googlechrome · 历史来源3 条@kilocode · 历史来源3 条@maxforai · 历史来源3 条@newsfromgoogle · 历史来源3 条@richardssutton · 历史来源3 条@skylermiao7 · 历史来源3 条@victorsuortiz · 历史来源3 条@ajambrosino · 历史来源2 条@akashi203 · 历史来源2 条@anatolikopadze · 历史来源2 条@andrewcurran_ · 历史来源2 条@antirez · 历史来源2 条@barrnanas · 历史来源2 条@coreyching · 历史来源2 条@deanwball · 历史来源2 条@designarena · 历史来源2 条@fellmentke · 历史来源2 条@gergelyorosz · 历史来源2 条@gmi_cloud · 历史来源2 条@gravicle · 历史来源2 条@hxiao · 历史来源2 条@id_aa_carmack · 历史来源2 条@jackminong · 历史来源2 条@lennysan · 历史来源2 条@mada299 · 历史来源2 条@microsoft · 历史来源2 条@mikastars39 · 历史来源2 条@mitchellh · 历史来源2 条@nabeelqu · 历史来源2 条@rudrank · 历史来源2 条@sebastienbubeck · 历史来源2 条@zan2434 · 历史来源2 条@___harald___ · 历史来源1 条@_boraturan · 历史来源1 条@0xjaniak · 历史来源1 条@0xkato · 历史来源1 条@47fucb4r8c69323 · 历史来源1 条@559hkdt · 历史来源1 条@aaliya_va · 历史来源1 条@abhikatte42 · 历史来源1 条@abhishekpatiil · 历史来源1 条@aboutberlin · 历史来源1 条@addyosmani · 历史来源1 条@agi2asi · 历史来源1 条@aiaicreate · 历史来源1 条@aimlapi · 历史来源1 条@aisaonehq · 历史来源1 条@aisystemprompt · 历史来源1 条@alemtuzlak · 历史来源1 条@alexxubyte · 历史来源1 条@alupsasca · 历史来源1 条@amasad · 历史来源1 条@ampcode · 历史来源1 条@anas_build_ · 历史来源1 条@aniketmaurya · 历史来源1 条@anitakirkovska · 历史来源1 条@anneliesgamble · 历史来源1 条@antigravity · 历史来源1 条@arafatkatze · 历史来源1 条@argofowl · 历史来源1 条@ashiknewazaj · 历史来源1 条@atabarrok · 历史来源1 条@atomic_chat_hq · 历史来源1 条@awe_automation · 历史来源1 条@awesomekling · 历史来源1 条@awscloud · 历史来源1 条@ayushagarwal · 历史来源1 条@baaadas · 历史来源1 条@bai_agi · 历史来源1 条@bbuddha_xyz · 历史来源1 条@bclavie · 历史来源1 条@beccalytics · 历史来源1 条@benfleming__ · 历史来源1 条@benhylak · 历史来源1 条@benjamineyliu · 历史来源1 条@bfl_ml · 历史来源1 条@bleysg · 历史来源1 条@bolna_dev · 历史来源1 条@bosmeny · 历史来源1 条@boxmining · 历史来源1 条@bozhou_ai · 历史来源1 条@brexhq · 历史来源1 条@brian_armstrong · 历史来源1 条@brianchew · 历史来源1 条@bridgemindai · 历史来源1 条@budgetpixel · 历史来源1 条@cahidarda · 历史来源1 条@calmpromptshq · 历史来源1 条@ce_zhang · 历史来源1 条@cedric_chee · 历史来源1 条@chaitralikakde · 历史来源1 条@chatgpt · 历史来源1 条@chatgptapp · 历史来源1 条@christinetyip · 历史来源1 条@christofsalis · 历史来源1 条@clark__labs · 历史来源1 条@cloudflaredev · 历史来源1 条@cnorth_13 · 历史来源1 条@cnzoecomeback · 历史来源1 条@cocohearts · 历史来源1 条@code_star · 历史来源1 条@codebyaurelia · 历史来源1 条@commandcodeai · 历史来源1 条@consensusnlp · 历史来源1 条@contralabs_ai · 历史来源1 条@cozyblaze265065 · 历史来源1 条@crimedecoder · 历史来源1 条@crtr0 · 历史来源1 条@damnventures · 历史来源1 条@daniellockyer · 历史来源1 条@darioamodei · 历史来源1 条@davidmaliglowka · 历史来源1 条@davidondrej1 · 历史来源1 条@davidsacks · 历史来源1 条@dbirker78883 · 历史来源1 条@deryatr_ · 历史来源1 条@devfun · 历史来源1 条@diegocabezas01 · 历史来源1 条@digitalocean · 历史来源1 条@dimillian · 历史来源1 条@dimitrispapail · 历史来源1 条@discussingfilm · 历史来源1 条@dkthomp · 历史来源1 条@dmitryrybin1 · 历史来源1 条@dmsobol · 历史来源1 条@douglasyaody · 历史来源1 条@duckduckgo · 历史来源1 条@easyrouterio · 历史来源1 条@edgardobriban · 历史来源1 条@eisokant · 历史来源1 条@elliotarledge · 历史来源1 条@encrypted · 历史来源1 条@endpointarena · 历史来源1 条@envato · 历史来源1 条@escanorreloaded · 历史来源1 条@esrtweet · 历史来源1 条@ethanhe_42 · 历史来源1 条@eu_commission · 历史来源1 条@fba · 历史来源1 条@fdavidsont · 历史来源1 条@figmaweave · 历史来源1 条@finn_meeks · 历史来源1 条@first_tree_ai · 历史来源1 条@flavioad · 历史来源1 条@flowith · 历史来源1 条@fminzhou · 历史来源1 条@freddie_spirit · 历史来源1 条@frydwia · 历史来源1 条@futurestacked · 历史来源1 条@garrettlord · 历史来源1 条@garrytan · 历史来源1 条@gavinsbaker · 历史来源1 条@GayaniFigma · 历史来源1 条@genspark_ai · 历史来源1 条@gitlawb · 历史来源1 条@gneubig · 历史来源1 条@gokulr · 历史来源1 条@goodfireai · 历史来源1 条@goodnesmbakara · 历史来源1 条@googleaistudio · 历史来源1 条@gordic_aleksa · 历史来源1 条@gro_tsen · 历史来源1 条@hangsiin · 历史来源1 条@happycapyai · 历史来源1 条@haydenbleasel · 历史来源1 条@helloiamleonie · 历史来源1 条@hey_asiif · 历史来源1 条@hilbertspaess · 历史来源1 条@howtoprompt__ · 历史来源1 条@hq4ai · 历史来源1 条@hypersoren · 历史来源1 条@ianbremmer · 历史来源1 条@interaction · 历史来源1 条@intology · 历史来源1 条@iron_redux · 历史来源1 条@ithilgore · 历史来源1 条@itsreallyvivek · 历史来源1 条@jamesjyu · 历史来源1 条@jameszmsun · 历史来源1 条@jason_young1231 · 历史来源1 条@jawad_rahman_ · 历史来源1 条@jaydendavisnc · 历史来源1 条@jeffbarg · 历史来源1 条@jenzhuscott · 历史来源1 条@jiayuan_jy · 历史来源1 条@jilles · 历史来源1 条@jimcramer · 历史来源1 条@jimsyoung_ · 历史来源1 条@jinjingliang · 历史来源1 条@jjacky · 历史来源1 条@jjackyliang · 历史来源1 条@joefioti · 历史来源1 条@joi___ai · 历史来源1 条@joinhandshake · 历史来源1 条@joinpursuit · 历史来源1 条@joulee · 历史来源1 条@jsconfasia · 历史来源1 条@jsrailton · 历史来源1 条@juminoz · 历史来源1 条@kaizero_ainta · 历史来源1 条@karanganesan · 历史来源1 条@kdaigle · 历史来源1 条@kentherogers · 历史来源1 条@kevinsays · 历史来源1 条@khudonogov · 历史来源1 条@koraykv · 历史来源1 条@kotekjedi_ml · 历史来源1 条@kuberwastaken · 历史来源1 条@kurz_gesagt · 历史来源1 条@kwindla · 历史来源1 条@lafalcemateo · 历史来源1 条@lakshyaaagrawal · 历史来源1 条@larrylv · 历史来源1 条@layoffai · 历史来源1 条@levinstanley · 历史来源1 条@lifeofjer · 历史来源1 条@livekit · 历史来源1 条@lostinlatencyx · 历史来源1 条@lotte_verheyden · 历史来源1 条@lqiao · 历史来源1 条@luciushq · 历史来源1 条@luckeyfaraday · 历史来源1 条@lukaspet · 历史来源1 条@madhavsinghal_ · 历史来源1 条@manassharmahere · 历史来源1 条@markiewagner · 历史来源1 条@marksaroufim · 历史来源1 条@marsxiang_ · 历史来源1 条@maseehg_ · 历史来源1 条@mattshumer_ · 历史来源1 条@mem0ai · 历史来源1 条@mengto · 历史来源1 条@merettm · 历史来源1 条@micahcarroll · 历史来源1 条@michael_chomsky · 历史来源1 条@michaelarnaldi · 历史来源1 条@microsoftai · 历史来源1 条@mike_acton · 历史来源1 条@mikeyyyzhao · 历史来源1 条@minchoi · 历史来源1 条@minimaxagent · 历史来源1 条@minu_who · 历史来源1 条@mkbhd · 历史来源1 条@modal · 历史来源1 条@moritzthuening · 历史来源1 条@moxie · 历史来源1 条@mstockton · 历史来源1 条@mtslive · 历史来源1 条@multimodalart · 历史来源1 条@neelnanda5 · 历史来源1 条@neilrahilly · 历史来源1 条@nickbaumann_ · 历史来源1 条@nirantk · 历史来源1 条@noemititarenco · 历史来源1 条@notjazii · 历史来源1 条@nousresearch · 历史来源1 条@oblomovius · 历史来源1 条@ollama · 历史来源1 条@onlyterp · 历史来源1 条@onlyzhynx · 历史来源1 条@organicgpt · 历史来源1 条@orgrem · 历史来源1 条@p0 · 历史来源1 条@palantirtech · 历史来源1 条@palmerluckey · 历史来源1 条@pandatalk8 · 历史来源1 条@parishilton · 历史来源1 条@patrickcarlyle · 历史来源1 条@patricktoulme · 历史来源1 条@paulg · 历史来源1 条@paulsolt · 历史来源1 条@pbdtokenrouter · 历史来源1 条@pererabinoy · 历史来源1 条@philhchen · 历史来源1 条@pirroh · 历史来源1 条@pjaccetturo · 历史来源1 条@postlive · 历史来源1 条@pranaveight · 历史来源1 条@prathamdby · 历史来源1 条@prince_canuma · 历史来源1 条@pumpkherm · 历史来源1 条@pvncher · 历史来源1 条@qiaoqiao2001 · 历史来源1 条@rajveerbach · 历史来源1 条@randyhaddad6 · 历史来源1 条@rauchg · 历史来源1 条@raveeshbhalla · 历史来源1 条@rayanpal_ · 历史来源1 条@rayfernando1337 · 历史来源1 条@redpoint · 历史来源1 条@ric_rtp · 历史来源1 条@richardsocher · 历史来源1 条@rileybrown · 历史来源1 条@robertvaradan · 历史来源1 条@ronshepherd · 历史来源1 条@rosmine · 历史来源1 条@rthiago · 历史来源1 条@ruben_kostard · 历史来源1 条@runware · 历史来源1 条@rvivek · 历史来源1 条@ryanjunejo · 历史来源1 条@safaricheung · 历史来源1 条@samuelstroschei · 历史来源1 条@sanmking · 历史来源1 条@saranormous · 历史来源1 条@savinovnikolay · 历史来源1 条@scale_ai · 历史来源1 条@scaling01 · 历史来源1 条@sdaily_ai · 历史来源1 条@secscottbessent · 历史来源1 条@seltaa_ · 历史来源1 条@sergiopaniego · 历史来源1 条@servasyy_ai · 历史来源1 条@sethltx · 历史来源1 条@shashankgoyal95 · 历史来源1 条@sherryyanjiang · 历史来源1 条@sherylhsu02 · 历史来源1 条@shl · 历史来源1 条@sighjith · 历史来源1 条@simistern · 历史来源1 条@southpkcommons · 历史来源1 条@sriramkri · 历史来源1 条@sshoaibali · 历史来源1 条@stalkermustang · 历史来源1 条@status_effects · 历史来源1 条@stevencheng · 历史来源1 条@stockanalystpro · 历史来源1 条@suekhim · 历史来源1 条@sultanalfardan · 历史来源1 条@suraj_sharma14 · 历史来源1 条@swisscheese4299 · 历史来源1 条@swmansion · 历史来源1 条@systematicls · 历史来源1 条@teksedge · 历史来源1 条@tftc21 · 历史来源1 条@theahmadosman · 历史来源1 条@themidasproj · 历史来源1 条@theonejvo · 历史来源1 条@therealadamg · 历史来源1 条@timsoulo · 历史来源1 条@tmuxvim · 历史来源1 条@tobi · 历史来源1 条@togethercompute · 历史来源1 条@trackernetwork · 历史来源1 条@trustkerneltech · 历史来源1 条@ttunguz · 历史来源1 条@tuhinchakr · 历史来源1 条@twistartups · 历史来源1 条@ubermenscchh · 历史来源1 条@udayan_w · 历史来源1 条@usefastlane · 历史来源1 条@uzyn · 历史来源1 条@valeriocapraro · 历史来源1 条@vasuman · 历史来源1 条@vdbergrianne · 历史来源1 条@vibeguessing · 历史来源1 条@victoriakimse · 历史来源1 条@victoriawu77 · 历史来源1 条@victortaelin · 历史来源1 条@vikaskansalhq · 历史来源1 条@volchika · 历史来源1 条@walden_yan · 历史来源1 条@warpdotdev · 历史来源1 条@waynesutton · 历史来源1 条@wesroth · 历史来源1 条@whosamberella · 历史来源1 条@xdinodeer · 历史来源1 条@xicilion · 历史来源1 条@xucian_ · 历史来源1 条@yacinemtb · 历史来源1 条@yaojingang · 历史来源1 条@yevr19 · 历史来源1 条@yoheinakajima · 历史来源1 条@yongquanyq · 历史来源1 条@youtubejocoding · 历史来源1 条@yusufg · 历史来源1 条@zachbussey · 历史来源1 条@zeddotdev · 历史来源1 条@zeroxkyle · 历史来源1 条@zhenthebuilder · 历史来源1 条@zicohacks · 历史来源1 条@zixuanli_ · 历史来源1 条@zymazza · 历史来源1 条
13,641 条AI 相关新闻 · 最新在前
5月1日周五
  1. @CodeByAurelia56

    商汤开源 SenseNova U1 Lite 系列多模态模型,包含 8B 与 A3B 两个规格,基于 NEO-unify 架构原生统一多模态理解与生成。官方称该系列支持单模型图文交错生成,并具备高密度信息渲染能力,可用于知识图解、海报、PPT 和漫画等信息密集型格式。模型已发布在 Hugging Face 与 GitHub(github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1),并提供 Discord 社区入口。

    引用SenseTime (@SenseTime_AI)@SenseTime_AI

    𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮 𝗨1 𝗟𝗶𝘁𝗲 𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗶𝘀 𝗻𝗼𝘄 𝗼𝗽𝗲𝗻 𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲! Built on the 𝗡𝗘𝗢-𝘂𝗻𝗶𝗳𝘆 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲, it natively unifies multimodal understanding and generation, delivering: •𝗦𝗢𝗧𝗔 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝘆 𝗔𝗺𝗼𝗻𝗴 𝗢𝗽𝗲𝗻-𝗦𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀: Compact models (8B & A3B) delivering commercial-grade performance and exceptional cost efficiency. Leading performance among open-source models across a wide range of understanding, reasoning, and generation benchmarks. •𝗡𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗲–𝗧𝗲𝘅𝘁 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗹𝗲𝗮𝘃𝗲𝗱 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Generate coherent interleaved text and images in a single flow using one model; ideal for practical applications like guides, where visuals turn complex information into intuitive insights. •𝗛𝗶𝗴𝗵-𝗗𝗲𝗻𝘀𝗶𝘁𝘆 𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗥𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴: Strong capabilities in dense visual communication, generating richly structured layouts for knowledge illustrations, posters, PPTs, comics and other information-rich formats. 𝗛𝘂𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗮𝗰𝗲: huggingface.co/collections/s… 𝗚𝗶𝘁𝗛𝘂𝗯: github.com/OpenSenseNova/Sen… 𝗗𝗶𝘀𝗰𝗼𝗿𝗱: discord.gg/cxkwXWjp  @huggingface @github

  2. @karpathy63

    Andrej Karpathy 在 Sequoia Ascent 2026 的炉边对话中提出,LLM 的意义远不只是加速既有编码等工作,并给出三个新方向:可被 LLM 完全吞掉的 menugen 应用、用 .md skill 替代 .sh 脚本安装、以及处理任意来源非结构化数据的 LLM 知识库。

    引用Stephanie Zhan (@stephzhan)@stephzhan

    @karpathy and I are back! At @sequoia AI Ascent 2026. And a lot has changed. Last year, he coined “vibe coding”. This year, he’s never felt more behind as a programmer. The big shift: vibe coding raised the floor. Agentic engineering raises the ceiling. We talk about what it means to build seriously in the agent era. Not just moving faster. Building new things, with new tools, while preserving the parts that still require human taste, judgment, and understanding. Video

  3. @MiniMax_AI21

    如此美妙的夜晚🥂 很高兴 @kenyeung128 和 @Wati_io 团队加入! 非常感谢 @boltdotnew 促成此事,也感谢 @UnicornerNews 与我们共同主办。

    引用Ken Yeung (@kenyeung128)@kenyeung128

    Great night at the AI Champions Dinner in SF. Huge thanks to @MiniMax_AI, @Unicorner, and @bolt_new for bringing this group together @EricSimons @tweetsbygarrett ! The highlight of the night was the conversation around how we shift AI from just a product collaboration tool into something that drives genuine human connection. That is exactly how we are building at @wati_io. AI handles the complexity, so you can connect with humans at scale. 📷📷

4月30日周四
4月29日周三
  1. @SultanAlFardan60

    商汤开源 SenseNova U1 Lite 系列,基于 NEO-Unify 架构在单一模型中统一多模态理解与图像生成。该系列包含 8B 和 A3B 两个紧凑规格,官方称在多项理解、推理和生成基准上取得开源模型中的领先效率。模型支持文图交错生成与高密度信息渲染,权重已发布在 Hugging Face 和 GitHub。

    引用SenseTime (@SenseTime_AI)@SenseTime_AI

    𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮 𝗨1 𝗟𝗶𝘁𝗲 𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗶𝘀 𝗻𝗼𝘄 𝗼𝗽𝗲𝗻 𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲! Built on the 𝗡𝗘𝗢-𝘂𝗻𝗶𝗳𝘆 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲, it natively unifies multimodal understanding and generation, delivering: •𝗦𝗢𝗧𝗔 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝘆 𝗔𝗺𝗼𝗻𝗴 𝗢𝗽𝗲𝗻-𝗦𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀: Compact models (8B & A3B) delivering commercial-grade performance and exceptional cost efficiency. Leading performance among open-source models across a wide range of understanding, reasoning, and generation benchmarks. •𝗡𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗲–𝗧𝗲𝘅𝘁 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗹𝗲𝗮𝘃𝗲𝗱 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Generate coherent interleaved text and images in a single flow using one model; ideal for practical applications like guides, where visuals turn complex information into intuitive insights. •𝗛𝗶𝗴𝗵-𝗗𝗲𝗻𝘀𝗶𝘁𝘆 𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗥𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴: Strong capabilities in dense visual communication, generating richly structured layouts for knowledge illustrations, posters, PPTs, comics and other information-rich formats. 𝗛𝘂𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗮𝗰𝗲: huggingface.co/collections/s… 𝗚𝗶𝘁𝗛𝘂𝗯: github.com/OpenSenseNova/Sen… 𝗗𝗶𝘀𝗰𝗼𝗿𝗱: discord.gg/cxkwXWjp  @huggingface @github

  2. @TencentHunyuan66

    腾讯混元开源 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit 翻译模型,该模型仅 440MB,可在手机完全离线运行,支持 33 种语言。1.8B 参数在标准基准上匹配商业翻译 API 和 235B 规模模型,量化到 1.25-bit 后内存从 3.3GB(FP16)降至 440MB,比之前 1.67-bit 方案小 25%、快约 10%,且无精度损失。

    推荐理由:1.8B 翻译模型量化到 1.25bit 后仅 440MB,可在手机离线运行,为端侧模型压缩提供参考。

  3. @Jawad_Rahman_58

    商汤开源 SenseNova U1 Lite 系列,基于 NEO-unify 架构原生统一多模态理解与生成,提供 8B 和 A3B 两个紧凑规格。官方称其在开源模型中于理解、推理和生成基准上表现领先,可在单一模型内生成文本与图像交错的连贯内容,并支持知识插图、海报、PPT、漫画等高密度结构化排版。模型已在 Hugging Face、GitHub 和 Discord 开放。

    引用SenseTime (@SenseTime_AI)@SenseTime_AI

    𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮 𝗨1 𝗟𝗶𝘁𝗲 𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗶𝘀 𝗻𝗼𝘄 𝗼𝗽𝗲𝗻 𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲! Built on the 𝗡𝗘𝗢-𝘂𝗻𝗶𝗳𝘆 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲, it natively unifies multimodal understanding and generation, delivering: •𝗦𝗢𝗧𝗔 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝘆 𝗔𝗺𝗼𝗻𝗴 𝗢𝗽𝗲𝗻-𝗦𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀: Compact models (8B & A3B) delivering commercial-grade performance and exceptional cost efficiency. Leading performance among open-source models across a wide range of understanding, reasoning, and generation benchmarks. •𝗡𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗲–𝗧𝗲𝘅𝘁 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗹𝗲𝗮𝘃𝗲𝗱 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Generate coherent interleaved text and images in a single flow using one model; ideal for practical applications like guides, where visuals turn complex information into intuitive insights. •𝗛𝗶𝗴𝗵-𝗗𝗲𝗻𝘀𝗶𝘁𝘆 𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗥𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴: Strong capabilities in dense visual communication, generating richly structured layouts for knowledge illustrations, posters, PPTs, comics and other information-rich formats. 𝗛𝘂𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗮𝗰𝗲: huggingface.co/collections/s… 𝗚𝗶𝘁𝗛𝘂𝗯: github.com/OpenSenseNova/Sen… 𝗗𝗶𝘀𝗰𝗼𝗿𝗱: discord.gg/cxkwXWjp  @huggingface @github

  4. @Hey_AsiiF63

    SenseNova U1 Lite 系列现已开源,基于 NEO-unify 架构,原生统一多模态理解与生成,提供 8B 和 A3B 两个规格,作者称在开源模型中具备领先的效率。该系列支持单一模型生成连贯的文图交错内容,并具备高密度信息渲染能力,可用于知识插图、海报、PPT 和漫画等结构化版面。模型已在 Hugging Face、GitHub 和 Discord 提供获取入口。

    引用SenseTime (@SenseTime_AI)@SenseTime_AI

    𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮 𝗨1 𝗟𝗶𝘁𝗲 𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗶𝘀 𝗻𝗼𝘄 𝗼𝗽𝗲𝗻 𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲! Built on the 𝗡𝗘𝗢-𝘂𝗻𝗶𝗳𝘆 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲, it natively unifies multimodal understanding and generation, delivering: •𝗦𝗢𝗧𝗔 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝘆 𝗔𝗺𝗼𝗻𝗴 𝗢𝗽𝗲𝗻-𝗦𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀: Compact models (8B & A3B) delivering commercial-grade performance and exceptional cost efficiency. Leading performance among open-source models across a wide range of understanding, reasoning, and generation benchmarks. •𝗡𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗲–𝗧𝗲𝘅𝘁 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗹𝗲𝗮𝘃𝗲𝗱 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Generate coherent interleaved text and images in a single flow using one model; ideal for practical applications like guides, where visuals turn complex information into intuitive insights. •𝗛𝗶𝗴𝗵-𝗗𝗲𝗻𝘀𝗶𝘁𝘆 𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗥𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴: Strong capabilities in dense visual communication, generating richly structured layouts for knowledge illustrations, posters, PPTs, comics and other information-rich formats. 𝗛𝘂𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗮𝗰𝗲: huggingface.co/collections/s… 𝗚𝗶𝘁𝗛𝘂𝗯: github.com/OpenSenseNova/Sen… 𝗗𝗶𝘀𝗰𝗼𝗿𝗱: discord.gg/cxkwXWjp  @huggingface @github

  5. DeepSeek35

    DeepSeek-V4-Pro 折扣已延长至 2026 年 5 月 31 日 15:59 UTC!

    引用DeepSeek@deepseek_ai

    🔥DeepSeek-V4-Pro API is 75% OFF until May 5th, 2026, 15:59 (UTC Time)! Don't miss out on this massive discount. 🛠️Integration Updates: 🔹Claude Code: Set model to deepseek-v4-pro[1m] to unlock 1M context! 🔹OpenCode: Update to v1.14.24+ 🔹OpenClaw: Update to v2026.4.24+ Check the latest official API docs for full details: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

4月28日周二
  1. @MiniMax_AI50

    MiniMax 宣布 Music 2.6 已上线 Cloudflare AI,可从文本生成带人声、器乐和翻唱的完整歌曲。MiniMax 表示希望获得真实用户反馈。Cloudflare 称 Music-2.6 本周在 Cloudflare 上免费,支持生成长歌曲或器乐,并可选自动生成歌词,适合在 Cloudflare Workers 上构建音乐应用。

    引用Cloudflare (@Cloudflare)@Cloudflare

    Music-2.6 from @MiniMax_AI is free on Cloudflare this week! Generate full-length songs or instrumentals from a text prompt, with optional auto-generated lyrics. Fast global inference on Cloudflare’s network. Perfect for building music apps on #CloudflareWorkers. Try it free before the promo ends: developers.cloudflare.com/ai…

4月27日周一
4月25日周六
  1. @TencentHunyuan63

    腾讯混元宣布 Hy3 preview 已在 Arena 上线,邀请用户试用并反馈。引用信息显示,Hy3 preview 是参数为 295B A21B 的开源模型,目前可在 Text 与 Code Arena 的 Battle 模式中评测,评分即将公布。

    引用Arena.ai (@arena)@arena

    Hy3 preview (295B A21B) an open source model by @TencentHunyuan is now live on Arena. Evaluate it across Text & Code Arena in Battle mode. Scores incoming soon.

4月24日周五
  1. @TencentHunyuan60

    腾讯混元 Hy3 preview 现已在 OpenCode 上线,免费使用两周。据 OpenCode 介绍,该模型是 Hy 系列中性能最强的版本,支持 256K 上下文与推理,仅支持文本,参数量为 295B(A21B),面向更低 token 成本下的强性能表现。

    引用OpenCode (@opencode)@opencode

    OpenCode x Tencent Hy3 preview — free for 2 weeks Strongest in the Hy series - 256K context · reasoning · text only - 295B (A21B) - ☝️means it's built for strong performance at lower token cost; ur welcome

  2. @TencentHunyuan66

    腾讯混元宣布 Hy3-Preview 已在 OpenRouter 上线,5 月 8 日前可免费试用。据 OpenRouter 介绍,该模型为 295B MoE 架构(21B 激活参数),支持可控推理强度,在编码智能体场景表现较强并具备全面通用能力。

    引用OpenRouter (@OpenRouter)@OpenRouter

    The new Hy3-Preview model from @TencentHunyuan is live for free on OpenRouter! It’s a 295B MoE model (21B active) with controllable reasoning effort. A cost-effective, practical model that performs strongly in coding agents and delivers comprehensive general capabilities.

    推荐理由:腾讯混元 Hy3-Preview 上线 OpenRouter 并限时免费,读者可了解其 MoE 规模与可控推理强度设定。

  3. @TencentHunyuan56

    腾讯混元发布 Hy3 preview,这是一个 295B 参数的混合 MoE 模型,激活参数 21B,支持 256K 上下文,并已获 SGLang Day-0 支持。官方称其在 FrontierScience-Olympiad、IMO-AnswerBench 和 GPQA Diamond 上取得领先结果,在 CL-bench 与 LongBench v2 上因长上下文有明显提升,在 SWE-Bench Verified、Terminal-Bench 2.0 和 BrowseComp 上表现有竞争力。该模型与元宝(Yuanbao)协同设计,以提升意图理解与回复自然度。

    引用LMSYS Org (@lmsysorg)@lmsysorg

    🎉 Meet Hy3 preview from @TencentHunyuan , a 295B hybrid MoE (21B active) with 256K context. Day-0 support is now live in SGLang! → Strong reasoning: top results on FrontierScience-Olympiad, IMO-AnswerBench & GPQA Diamond → 256K context: big gains on CL-bench & LongBench v2 → Code & agents: competitive on SWE-Bench Verified, Terminal-Bench 2.0 & BrowseComp → Co-designed with Yuanbao for sharper intent & natural replies 📖 Cookbook: docs.sglang.io/cookbook/auto… Try it now with SGLang!

4月23日周四
4月22日周三
4月21日周二
  1. @TencentHunyuan55

    腾讯混元转发 @svpino 的演示,展示一款新的开源 3D 世界生成模型。该多模态世界模型可用于生成新世界、重建世界,以及根据提示词、图像或视频模拟 3D 交互世界,3D 输出可导出为 meshes、3DGS 文件和点云,并在 Unity 和 Unreal Engine 中编辑,还能生成 3D 角色在其中行走。模型已在 GitHub 和 Hugging Face 提供链接。

    引用Santiago (@svpino)@svpino

    New open-source 3D world-generation model. I'm rendering a couple of worlds in the video, so check it out. You'll find the GitHub and the @huggingface links to the model below. This is a multi-modal world model that you can use for a bunch of things: • To generate new worlds • To reconstruct worlds • To simulate 3D interactive worlds from a prompt, images, or a video You can edit the 3D outputs in Unity and Unreal Engine (they export as meshes, 3DGS files, and point clouds). You can also generate 3D characters in the world and walk around. Pretty fun stuff! Video