【新智元导读】今天，百川智能正式发布70亿参数开源中英文大模型——baichuan-7B，一举拿下多个评测榜单最佳成绩。时隔两个月，王小川组建的「百川智能」在6月15日正式推出首个70亿参数中英文预训练大模型——baichuan-7B。baichuan-7B不仅在C-Eval、AGIEval和Gaokao中文权威评测榜
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本文汇总AI领域最新动态：OpenAI推出集成ChatGPT的Atlas浏览器，实现多任务自主处理；阿里通义千问新增2B/32B视觉语言模型，手机可流畅运行；谷歌AI Studio升级Vibe Coding功能，简化应用开发流程；百川发布医疗大模型M2Plus，通过循证推理降低误诊率；奇瑞墨甲机器人实现L3级技术突破，计划多行业应用；YouTube推出AI肖像识别工具，打击虚假内容；三星宣布2026年推出AI眼镜，融合AR与语音助手；Claude客户端更新，支持截图分析和语音交互功能。
广州简知科技自主研发的“简智AI大模型”通过国家生成式人工智能服务备案，标志着该模型在安全性、合规性与可靠性方面达到国家级标准。作为兴趣教育领域AI应用的重要里程碑，该模型围绕用户兴趣成长周期设计，提供个性化学习支持：可为未明确兴趣方向的用户智能推荐内容，为入门用户规划学习路径，为基础扎实用户提供进阶训练与智能反馈。其技术能力在旗下“简小知”等品牌中已实现“学—练—评—测”全流程覆盖，并通过社群互动增强学习动力。公司未来将持续优化模型能力，联合行业伙伴构建完整培养体系，推动兴趣教育向个性化、高质量方向发展。
10月28日，百度智能云联合SGLang社区开源针对DeepSeek-V3.2优化的多token预测（MTP）技术代码。该技术通过批量生成和集中验证机制，使模型解码吞吐量提升超2倍，突破传统自回归解码的序列化瓶颈。此次开源的MTP方案已完成与DeepSeek-V3.2稀疏注意力架构的深度适配，并经过百度内部业务验证，开发者可"开箱即用"获得稳定可靠的推理加速能力。
易鑫在2025世界互联网大会乌镇峰会上发布汽车金融行业首个Agentic大模型XinMM-AM1。该模型参数量约300亿，响应延迟低于200毫秒，支持语音实时交互，单卡吞吐达370 tokens/秒，可提升获客、风控与运营效率，解决行业周期长、交互多、决策复杂等难题。易鑫作为AI驱动的金融科技平台，研发投入超20亿元，率先实现AI全场景应用，将持续推动智能汽车金融生态建设。
Soul App近日开源其播客语音合成模型SoulX-Podcast，专为多人多轮对话场景设计。该模型支持中、英、川、粤等多语言及方言，可生成超60分钟流畅自然、角色切换准确、韵律丰富的语音对话。除播客场景外，在通用语音合成及克隆任务中表现优异，能灵活调节节奏与副语言元素（如笑声），提升语音真实感与表现力。此次开源旨在携手开发者探索AI语音在内容创作与社交生态中的更多可能。
近日，针对部分买家滥用“7天无理由退货”政策的现象，众多电商卖家纷纷采取新措施，将传统小吊牌升级为“巨型吊牌”，以此作为防止退货的有效手段。这一创新策略在电商圈内迅速引发关注。 与以往小巧、柔软的吊牌不同，这些新式吊牌尺寸显著增大，材质更为坚硬，且不易被隐藏。若买家试图强行穿着带有此类吊牌的衣物，将会感到明显的不适，从而有效遏制了穿�
11月8日，文心全新模型ERNIE-5.0-Preview-1022在LMArena大模型竞技场排名中位列全球第二、中国第一。该模型在创意写作、复杂长问题理解和指令遵循方面表现突出，超越多款国内外主流模型。创意写作可高效生成文章、营销文案等内容；复杂长问题理解适用于学术问答、报告分析等任务；指令遵循能力支持智能助理、代码生成等场景，为多领域内容生产提供高效支撑。
SoulX-Podcast语音生成模型在开源社区Hugging Face发布次日登顶TTS趋势榜。该模型由Soul AI Lab联合高校团队开发，专为多轮对话场景设计，支持中英川粤等多语言/方言与副语言风格，能生成超60分钟流畅自然、角色切换准确、韵律丰富的语音。它解决了传统语音系统在多轮对话中上下文衔接不自然、缺乏副语言控制能力等痛点，在播客、语音合成等场景表现突出，获开发者广泛关注。Hugging Face CEO也转发相关内容，团队未来将持续优化语音对话、拟人化表达等核心交互能力，深化开源生态建设。
银河通用发布全球首个跨本体全域环视导航基座大模型NavFoM，实现机器人从“学会完成导航任务”到“真正理解移动”的跨越。该模型支持全场景、多任务、跨本体应用，通过统一“视频流+文本指令→动作轨迹”范式，融合800万条跨任务导航数据，在真实机器人上实现零样本自主避障、路径规划等复杂任务。其技术突破将推动具身智能从单一功能进化为基础设施，为规模化商业落地奠定关键基础。
微算法科技（NASDAQ MLGO）推出基于AI的动态权重学习模型，解决区块链账户关联分析中传统静态模型难以适应业务快速变化的问题。该模型采用分层架构，结合注意力机制LSTM、联邦学习等技术，实时捕捉交易模式演变，动态调整账户关联权重。在分片效率、风险控制、资源分配等领域应用效果显著，提升交易处理速度与欺诈识别率。未来计划融合多模态数据，探索量子机器�
