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NVIDIA发布Llama Nemotron Nano VL 8B V1，多模态轻量AI模型上线，支持图像视频文本高效解析
简报：
- 2025年6月，NVIDIA正式发布Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1视觉语言模型，该模型基于Llama-3.1架构，拥有8B参数，支持图像、视频与文本多模态输入，具备高质量文本输出及图像推理能力。
- 该模型在OCRBench V2测试中成绩居首，特别适用于文档智能、图像摘要、光学字符识别等场景，可部署于云端及边缘设备，并通过AWQ量化技术降低硬件门槛。
- Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1支持128K上下文长度，开放开源，已在Hugging Face平台上线，为开发者和企业级自动化文档处理、知识管理等应用提供低成本、高效率的多模态AI解决方案。
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GPT-5或于7月发布，奥特曼称AI发展将迎来"令人恐惧的时刻"
简报：
- 多方消息显示OpenAI可能于2025年7月发布GPT-5，AIPRM首席工程师Tibor Blaho和与OpenAI合作的Derya Unutmaz均暗示这一时间点
- 奥特曼在最新采访中表示全球需为AI的巨大影响做好准备，并称"前方将有令人恐惧的时刻"，但强调AI的好处将远超坏处
- 奥特曼此前透露GPT-5表现远超预期，OpenAI将迎来破纪录的需求，该模型被视为OpenAI证明领先地位的关键
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松下发布OmniFlow，实现多模态AI低成本任意数据转换
简报：
- 松下控股公司联合美国松下研发公司及UCLA研究团队开发出“OmniFlow”多模态生成AI，支持文本、图像与音频之间的任意转换，大幅提升多模态AI的灵活性和应用潜力。
- OmniFlow可在训练数据极少的情况下实现高精度转换，降低数据采集成本至传统方案的1/60。
- 该技术将在2025年CVPR会议上发布，被业界认为有望广泛应用于工厂自动化和生活服务等多个领域。
- OmniFlow通过三种数据特征的深度连接与处理，提升了多模态生成任务的表现，优于当前主流方法。
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AI实现自我代码优化，性能显著提升
简报：
- 研究人员开发出能够自主改写代码的AI系统，该系统可对自身代码进行优化和改进
- 测试显示经过AI自我改写后的代码性能获得大幅提升，执行效率显著提高
- 该技术突破了传统AI需要人工调整代码的限制，实现了更高程度的自动化
- 系统通过分析代码执行效果并尝试多种优化方案，最终选择性能最佳的版本
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阿里开源QwenLong-L1长文本推理模型，支持120k上下文窗口
简报：
- 阿里通义千问团队开源QwenLong-L1框架，推出首个通过强化学习训练的长文本推理模型QwenLong-L1-32B
- 该模型支持最高131072 tokens的上下文窗口，在7个长文本DocQA基准测试中表现超越OpenAI-o3-mini等旗舰模型
- 采用渐进式上下文扩展技术，结合GRPO和DAPO算法及混合奖励函数，显著提升长文本推理准确性
- 模型具备"翻书回溯"能力，能有效过滤干扰信息并整合关键数据进行多步推理
- 开源内容包括32B参数模型、优化训练数据集和创新强化学习方法
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