BioMatrix интегрирует последовательности, структуры и язык для молекул и белков в единой архитектуре с одним декодером. Оно достигает уровня передовых или конкурентных результатов на 77 из 80 задач в области последующей обработки, демонстрируя эффективные мультимодальные общие способности без внешних компонентов.
BioMatrix: Первый нативно мультимодальный биологический фундаментальный модель
VisCAD выпускает набор фундаментальных моделей с мультимодальным интеллектом для промышленного САПР
Исследователи представляют VisCAD, набор фундаментальных моделей, предназначенный для обеспечения широкой обобщающей способности и сильных возможностей в области реалистичного проектирования промышленных изделий. Набор решает задачи генерации на уровне деталей из разнообразных входных данных, таких как рендеры и текст, а также генерации на уровне сборки с участием взаимодействующих деталей.
Масштабирование во время тестирования улучшает малые VLM за счёт исправления разборчивости промпта и увеличения бюджета токенов
Исследование изучает, переносится ли масштабирование во время тестирования (TTS) на малые открытые модели визуального языка с помощью многоязычного бенчмарка EXAMS-V для визуальных задач с множественным выбором. Сравниваются самосогласованность, подход «описание затем рассуждение» с пучковым поиском, направляемым PRM, и пост-хок селекторы на моделях Qwen2.5-VL-7B-Instruct и Qwen3.5-4B.
Масштабирование во время тестирования улучшает многоязычные визуальные MCQ для малых VLM
Исследование изучает, переносится ли масштабирование во время тестирования (TTS) на малые открытые модели зрения и языка с использованием бенчмарка EXAMS-V, сравнивая методы в Qwen2.5-VL-7B-Instruct и Qwen3.5-4B.
CANOPY позволяет Qwen3-14B занять первое место в AppWorld с помощью RL только по результату
В статье представлен CANOPY (Coverage-ANchored On-PolicY RL) — протокол, решающий проблему недостатка сигналов и смещения политики в долгосрочном обучении с подкреплением для небольших открытых моделей. За счёт масштабирования исследования в рамках одной задачи и удержания обновлений, привязанных к KL-дивергенции, метод позволяет агентам эффективно учиться исключительно на основе проверки завершения задачи.
Команда Qwen от Alibaba выпустила Qwen3.8-Flash-Next — 125B MoE с предпросмотром архитектуры Qwen4
Команда Qwen от Alibaba выпустила Qwen3.8-Flash-Next, мультимодельную модель Mixture-of-Experts с открытыми весами, предназначенную для демонстрации архитектуры будущей серии Qwen4. Чекпоинт сочетает в себе базовую модель на 125B параметров, таблицу N-граммных эмбеддингов на 51B и модуль многозадачного предсказания токенов на 4B, активируя лишь 6B параметров на каждый токен.