国家天文台联合阿里云发布国际首个太阳大模型——“金乌”。“金乌”基于通义千问系列开源模型打造，目前在M5级太阳耀斑预报上准确率超91%，为该级别太阳预报最高水平。
根据介绍，基于Qwen-VL等模型，“金乌”太阳大模型以超过90万张太阳卫星图像为样本完成微调训练。通过输入上一时段的太阳物理参数及对应的观测图像，“金乌”可预测未来24h的耀斑爆发情况。同时，“金乌”可推测出下一时段的物理参数，通过调用扩散模型生成下一时段的太阳模拟图像。
国家天文台怀柔观测基地主任林佳本表示：“通义大模型在中英文等多语言和图像识别能力上表现出色，非常适合太阳预报。作为科研机构，相比从头训练大模型，基于已有的基模去发展科学模型，是更高效、更具可行性的选择。未来，‘金乌’太阳大模型还将用于解答‘太阳磁场起源’等‘未解难题’，为我国太阳研究作出贡献。”
此前，中国科学院（简称“中科院”）国家天文台“星语”大模型、中科院青藏高原研究所的全球首个水能粮大模型“洛书”以及中科院南海所珊瑚礁多模态大模型“瑶华”，均基于阿里通义千问系列模型打造。
国家天文台、中国科学院青藏高原研究所、中国科学院南海海洋研究所等多个中科院研究机构已接入阿里通义千问QwQ-32B，用最前沿的推理大模型提升科研效率。 此前，依托通义千问大模型，国家天文台打造金乌大模型，用于
在Qwen-VL 的基础上，通义千问团队使用对齐机制，打造了基于LLM的视觉AI助手Qwen-VL-Chat，可让开发者快速搭建具备多模态能力的对话应用。 在四大类多模态任务（Zero-shot Caption/VQA/DocVQA/Grounding）的标准英文测评中，Qwen-VL取得了同
的中国开源大模型。目前国内外开源社区已经产生50多款基于通义千问开源模型训练的新模型和新应用，涵盖医疗、法律、机器人等众多领域。
播信号基于阿里云向全球分发，从巴黎传输到全球200多个国家和地区，全球观看人数超40亿。阿里云的AI技术也首次在巴黎奥运中广泛应用。
国已成为全球开源参与者数量排名第二、增长速度最快的国家。另有数据显示，阿里通义开源模型的衍生模型数量已突破10万个，成为全球最大的开源模型族群。 中国大模型密集开源，影响几何？ 中国科学院院士梅宏曾表示，
阿里大语言模型通义千问宣布启用新域名「tongyi.ai」，并带来多项新功能。 除了域名更新，网页版通义千问还在聊天页面中增加了深度搜索功能，该功能支持更多内容源索引，搜索结果更加深度、专业和结构化，数字角标悬
、得物、钉钉、淘宝、浙江大学等已与阿里云达成合作，基于通义千问训练自己的专属大模型或开发大模型应用。
通用大模型的综合性测评。SuperCLUE根据多年的测评经验，基于通用大模型在学术、产业与用户侧的广泛应用，构建了多层次、多维度的综合性测评基准。 来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Ke18lStd_hkdM8gXOc6dag 《中文大模型基准评测2024
今天，阿里云举办通义千问发布会，开源通义千问720亿参数模型Qwen-72B。 地址：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-72B/ 据介绍，Qwen-72B在10个权威基准测评创下开源模型最优成绩，成为业界最强开源大模型，性能超越开源标杆Llama 2-70
阿里云宣布开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat，免费可商用。据阿里云CTO周靖人介绍，Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型，部分指标甚至接近Llama2-70B。 Qwen-14B是一款支持多种语言的高性能开源模
已批准在 Unicode 15.0 中加入五个新的行星符号，这些符号基于太阳系中新发现的跨海王星天体 (TNO，指在海王星轨道之外的行星，比如冥王星)。 按国际天文学联合会 (IAU) 的命名规则，在海王星轨道外绕太阳运行的天体需要以神
，减少在技术操作上耗费的时间。 作为国内首家通过国家备案的AI平台，LiblibAI已积累了超2000万创作者，平台上的原创模型数量超过10万个。凭借“开源模型 + 模块化工具流”的创新平台模式，LiblibAI构建了一个涵盖AI内容创作
nthropic 的 Claude instant ，Claude 2.0 大语言模型 国产模型：通义千问，文心一言，讯飞星火，商汤日日新，腾讯混元大语言模型 开源大模型：Llama2 ，ChatGLM2 ，AquilaChat 7B ，Bloomz 7B 等，后续还将开放更多 文生图、图生图、超分
Hugging Face 发布了最新的大模型榜单，阿里巴巴通义千问所推出的端到端全模态大模型 Qwen2.5-Omni 成功登顶。紧随其后的是 DeepSeek-V3-0324和群核的 SpatialLM-Llama-1B。 Qwen2.5-Omni 是一种端到端多模态模型，旨在感知文本、图像、音频