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阿里推出长上下文推理模 QwenLong-L1-32B

阿里巴巴已于近日发布全新 AI 模型 QwenLong-L1-32B,一款基于强化学习(RL)优化的长上下文推理模型。 根据介绍,QwenLong-L1-32B 的最大亮点在于其惊人的13万个 Token 上下文长度。这一能力使其能够处理超大规模的文本输入,轻松应对复杂、多层次的信息整合任务。相比传统模型,QwenLong-L1-32B 在长上下文处理上实现了从短上下文到长上下文推理能力的无缝迁移,展现了强大的泛化能力。 在七项长上下文问答(DocQA)基准测试中,QwenLong-L1-32B 展现了非凡的实力。其性能不仅超越了 OpenAI 的 o3-mini 模型和阿里巴巴自家的 Qwen3-235B-A22B,甚至接近了 Claude-3.7-Sonnet-Thinking 的水平。这一成绩彰显了阿里巴巴在长上下文推理领域的深厚技术积累。 QwenLong-L1-32B 专为处理高复杂度任务设计,适用于以下场景: 多段文档综合分析:能够高效整合多篇文档的信息,提取关键点并进行深入分析。 跨文档跳跃推理:在多个文档间进行逻辑推理,快速捕捉关联信息。 金融、法律与科研场景:为需要高...

南京大学发布 Hugging Face 知识图谱

南京大学Websoft研究团队构建了HuggingKG,这是一个基于Hugging Face社区的大型知识图谱,以及配套的多任务基准测试HuggingBench。 这两项资源的推出,将为开源资源的推荐、分类和溯源带来全新的解决方案。两项资源均已在Hugging Face社区开源,同时,为了确保资源的的可持续性和实验结果的可复现性,研究团队在GitHub开源了知识图谱构建和基准测试的代码。这将允许社区成员根据自身需求定制和扩展这些资源。 1. HuggingKG:开源机器学习资源的知识图谱 HuggingKG是首个专注于开源机器学习资源管理的知识图谱,它整合了来自Hugging Face社区的260万节点和620万条边,涵盖了模型、数据集、用户、任务等多种实体类型,以及它们之间的复杂关系。这些关系不仅包括模型演化(如adapter、finetune)和用户互动(如like、follow),还包含了丰富的文本属性(如model card、dataset card)。 通过这种结构化的表示,HuggingKG能够支持复杂的查询和分析任务,例如追踪模型的演化历史、推荐相关数据集以及识别资源类别...

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