Alibaba mengumumkan Qwen 4 di Konferensi Apsara
Alibaba secara resmi mengumumkan peluncuran Qwen 4 selama Konferensi Apsara.
Alibaba secara resmi mengumumkan peluncuran Qwen 4 selama Konferensi Apsara.
Tim Qwen dari Alibaba telah merilis Qwen3.8-Omni-Flash, model omni-modal pertamanya yang dirancang seputar kemampuan agentic untuk pemahaman audio-video dan penggunaan alat. Model ini menerima input teks, gambar, audio, dan video untuk menghasilkan output teks, dengan jendela konteks 1M token dan pemanggilan fungsi asli.
Tim Qwen dari Alibaba telah merilis Qwen-Audio-3.1, tumpukan audio lima model yang mencakup Qwen-Audio-3.1-Realtime-plus baru, sebuah model ucapan full-duplex yang dirancang untuk agen suara yang mampu melakukan penalaran dan penggunaan alat. Rilis ini juga memperkenalkan pengurangan harga hingga 95% pada layanan ASR.
Lab Algoritma dan Sistem Deep ISTA telah merilis versi GGUF terkuantisasi dari model sparse mixture-of-experts Qwen3.8-Flash-Next, bersama dengan build eksperimental yang ditargetkan pada kemampuan tertentu dengan separuh ahlinya dihilangkan.
Para penulis memperkenalkan RareDx, sebuah sistem yang menggabungkan penggunaan bukti terkontrol dengan optimasi kebijakan berbasis grafik pengetahuan untuk mengatasi masalah penalaran long-tail dalam diagnosis penyakit langka. Pipeline pelatihan menggabungkan Top-10 pasca-pelatihan dengan RareDx-KGPO, yang memproyeksikan prediksi ke dalam grafik penyakit kanonik dan mengintegrasikan relevansi bertingkat yang dikurasi, kedekatan ontologi, kesamaan biomedis, dan konsistensi fenotipe.
Para peneliti memperkenalkan Visual Answerability Diagnosis with Rationales (VAD-R), sebuah benchmark baru yang dirancang untuk mengevaluasi kemampuan model visi-bahasa dalam abstensi dari pertanyaan yang tidak dapat dijawab tanpa petunjuk pintasan. Studi ini mengungkapkan bahwa meskipun keadaan tersembunyi dapat membedakan keterjawaban, model saat ini gagal menerjemahkan hal ini menjadi keputusan eksplisit.
VHD-Play adalah sebuah pipeline yang menghasilkan beragam lingkungan pembelajaran penguatan (reinforcement learning) agentic dengan cara melakukan sampling dan pemecahan model matematika sebelum merender proses pengambilan keputusan mereka sebagai alat berstatus (stateful). Pendekatan ini memastikan bahwa dinamika yang dapat dieksekusi dan referensi skor lintasan diwarisi langsung dari model yang telah terpecahkan, sehingga mengatasi masalah ketidakselarasan yang umum terjadi pada pipeline generasi yang ada.
Para peneliti memperkenalkan SkillGym, sebuah kerangka kerja yang mengubah keterampilan agen yang ditulis oleh manusia menjadi lingkungan pelatihan yang dapat dieksekusi dan diverifikasi untuk agen model bahasa besar. Sistem ini memanfaatkan pipeline skill-to-task untuk menginisialisasi tugas konkret dan memverifikasi hasil dengan checker berbasis kode.
Peneliti mempersembahkan VideoX-Qwen, sebuah kerangka kerja terintegrasi yang menggabungkan konstruksi data yang dapat diskalakan dengan pelatihan model untuk memajukan pengeditan video tujuan umum yang digerakkan oleh instruksi. Sistem ini memanfaatkan pipeline produksi yang mengorganisir model khusus untuk menghasilkan catatan pengeditan arah, menghasilkan lebih dari 1,2 juta sampel berkualitas tinggi dalam tugas penambahan, penghapusan, penggantian, dan atribut.
Alibaba Cloud telah memperkenalkan Qwen3.8-Omni-Flash, sebuah model agentic multimodal asli yang dirancang untuk tugas produktivitas dunia nyata yang secara substansial meningkatkan pemahaman dan penalaran multimodal dibandingkan dengan model omni sebelumnya.
Alibaba telah mengumumkan rencana untuk mengembangkan model kecerdasan buatan yang berisi antara 5 hingga 10 triliun parameter. Seiring dengan peta jalan ini, perusahaan juga meluncurkan chip kustom baru yang dirancang untuk mendukung kebutuhan infrastrukturnya.
Tim Qwen dari Alibaba telah merilis Qwen-Image-2.1, sebuah model terpadu untuk generasi teks-ke-gambar dan pengeditan gambar yang menggabungkan checkpoint terpisah sebelumnya menjadi satu transformer difusi 7B parameter.
Qwen telah merilis Qwen-Image-2.1, sebuah model terpadu yang dirancang untuk generasi dan pengeditan gambar.
Tim Alibaba Qwen telah merilis Qwen3.8-LiveTranslate, model interpretasi simultan waktu nyata generasi berikutnya yang mendengarkan pidato langsung dan mengembalikan teks serta audio terjemahan sementara pembicara masih berbicara. Rilis ini memperkenalkan arsitektur Interleave baru yang dirancang untuk mengurangi latensi dan meningkatkan kualitas terjemahan.
Alibaba telah merilis model kecerdasan buatan medis open-source yang mampu mendeteksi kanker dan sekitar 150 kondisi medis lainnya.
Model Qwen3.8 Max (0902) telah meraih skor 45 pada Indeks Kecerdasan Artificial Analysis, merebut kembali posisi teratas di papan peringkat China.
TRL v1.14 memperkenalkan dukungan LoRA ke AsyncGRPOTrainer, memungkinkannya melatih adapter Low-Rank Adaptation dan menyinkronkan hanya file kecil tersebut ke pekerja inferensi vLLM. Arsitektur ini memisahkan tugas pelatihan dan generasi pada mesin yang berbeda dengan menggunakan Storage Bucket bersama sebagai jembatan filesystem, menghilangkan kebutuhan akan NCCL atau komunikasi jaringan langsung antar node.
Sebuah studi mengkarakterisasi "FragileTokens," entri kosakata dalam model bahasa bobot terbuka yang berhasil disalin saat terisolasi tetapi menunjukkan kesalahan ketika disisipkan ke dalam teks sekitarnya. Penelitian ini menyoroti bahwa pelestarian identitas literal tidak dijamin oleh uji isolasi standar, karena token dapat dihapus, diganti, atau dipotong di dalam urutan.
ExecCritic memperkenalkan kerangka kerja yang memisahkan konstruksi pengujian dari perbaikan kode sumber untuk mencegah kepercayaan palsu pada agen pemrograman. Sistem ini menggunakan Agen Pengujian dan Agen Perbaikan, keduanya didukung oleh Qwen-3.5-35B-A3B, yang dilatih secara terpisah menggunakan pembelajaran penguatan.
Para peneliti memperkenalkan ExecCritic, sebuah kerangka kerja yang menggabungkan skafolding uji-verifikasi-revisi dengan pembelajaran penguatan berbasis peran untuk meningkatkan agen pemrograman. Sistem ini memisahkan konstruksi tes dari perbaikan kode sumber, menggunakan Agen Uji untuk menghasilkan tes asli repositori dan Agen Perbaikan untuk merevisi kode berdasarkan umpan balik eksekusi.