

> 阿里通义千问凭借门控注意力机制拿下NeurIPS 2025中国唯一最佳论文，同门Z-Image模型首日下载量惊人；快手开源新一代多模态旗舰模型；Meta推出能“看透”AI思考过程的白盒验证器，昆仑万维升级AI音乐创作平台。



## 阿里通义千问斩获NeurIPS 2025最佳论文 门控注意力机制成关键

阿里巴巴通义千问团队在人工智能顶级会议 NeurIPS 2025 上取得了里程碑式的成就。其团队发表的论文《Attention Gating Makes Better Foundation Models》在激烈的竞争中脱颖而出，荣获最佳论文奖。值得一提的是，这是本届大会中唯一获奖的中国研究成果。

该论文的核心贡献在于提出了一种创新的“滑动门”机制。这项技术能够显著提升基础模型的效率与性能，使得小型模型在处理复杂任务时，其表现竟能比肩甚至超越大型的混合专家（MoE）模型。这一突破不仅证明了中国在AI基础理论研究领域的实力，也为未来构建更高效、更低成本的大模型指明了新的方向。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 阿里Z-Image首日下载破50万 6亿参数挑战大模型画质

阿里通义在图像生成领域同样动作频频，新发布的生图模型 Z-Image 引发了社区的强烈关注。尽管该模型的参数量仅为 6 亿，属于轻量级选手，但其在细节还原度、画面构图能力上却表现出了惊人的实力，足以媲美许多大型模型。

凭借这种“小而美”的特性，Z-Image 发布首日便登顶 Hugging Face 趋势榜，单日下载量突破 50 万次。与此同时，团队还推出了优化版 Z-Image-Turbo，进一步大幅提升了生成效率，为开发者和个人用户提供了兼具高质量与高速度的创作工具。

## 快手开源旗舰模型Keye-VL 多模态推理能力迎新突破

快手在多模态大模型领域再次亮剑，正式发布并开源了其新一代旗舰模型 Keye-VL-671B-A37B。这款模型在参数规模和技术架构上都进行了深度优化，旨在解决更复杂的实际应用问题。

在公开的测试基准中，Keye-VL 展现了强劲的综合实力。特别是在视觉理解、复杂的视频内容分析以及数学推理任务中，该模型的表现尤为出色。此次开源不仅展示了快手深厚的技术储备，也为开源社区提供了强大的多模态研究底座。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Meta甩出白盒手术刀 CoT-Verifier精准定位AI推理盲区

Meta AI 实验室针对大模型推理过程中的“黑盒”难题，发布了一款基于 Llama 3.1 8B 构建的 CoT-Verifier 模型。这不仅仅是一个简单的验证工具，更像是一把精准的“白盒手术刀”。

该模型利用独特的 TopK 转码器机制，能够深入分析 AI 在链式思维（Chain-of-Thought）推理过程中的每一步。它通过生成“电路轨迹”归因图，有效识别并定位推理链条中的具体错误点。与传统仅验证最终输出结果的方法相比，CoT-Verifier 实现了对推理过程的白盒化监控，极大地提高了开发者修正模型逻辑错误的效率。

## 昆仑万维发布Mureka V7.6与O2模型 AI音乐创作再进阶

昆仑万维持续深耕 AI 音乐赛道，正式推出了 Mureka V7.6 版本及全新的 O2 人工智能音乐创作模型。此次更新重点在于优化用户的使用体验以及提升音乐生成的专业度和创新性。

数据显示，该平台展现出了强大的全球影响力。自今年 3 月底以来，用户数量增长了近 700 万，覆盖全球 100 多个国家。新模型的发布预计将进一步降低音乐创作门槛，让更多用户体验到高质量 AI 音乐生成的乐趣。

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