Kimi k1.6模型崭露头角，编程能力超越GPT-3
最近，全球知名的动态基准测试平台LiveCodeBench传来消息，Kimi新发布的k1.6模型在编程能力方面表现超厉害，把OpenAI的GPT-3（像o3mini和o1等版本）都比下去了，在性能排行榜上拿了第一名。这消息一出来，科技圈都沸腾了，大家都特别期待。
据月之暗面的研究员Flood说，k1.6是在k1.5的基础上训练优化出来的，而且现在性能还在不断提升呢。月之暗面的联合创始人张予彤也在社交平台分享了这个好消息，他说虽然k1.6还没正式发布，但看到测试成绩这么好，特别开心，盼着智能模型能一直进步。这也能看出，业界对Kimi k1.6那是相当重视。
Kimi k1.6强大的编程能力，在AI领域一下子就突出了，好多开发者和企业都关注上了。在现在这技术环境下，编程能力强就意味着开发过程能更高效，应用场景也能更多。Kimi k1.6的出现，说不定能给开发者们打开更多创作空间。而且，它在自然语言处理和机器学习这些领域，以后的应用潜力也特别让人期待。
Kimi k1.6可不只是技术升级了，更是朝着未来智能化发展迈出的重要一步。咱有理由相信，随着Kimi不断进化，以后的人工智能肯定会更智能，更能满足咱老百姓的需求。
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中国牵头制定的养老机器人国际标准发布
央视新闻报道，国际电工委员会（IEC）最近正式发布了一个养老机器人国际标准，而且是咱中国主导制定的。这可不得了，标志着养老机器人行业进入了一个新的发展阶段。这个标准编号是IEC63310 ，名字叫《互联家庭环境下使用的主动辅助生活机器人性能准则》。它是按照老年人的生理和行为特点制定的，给各种养老机器人在产品设计、制造、测试和认证这些方面，都提供了特别重要的依据。
为啥要发布这个养老机器人标准呢？就是为了满足老年人在日常生活和健康护理等方面的各种需求。这个标准想得可细了，不光考虑到老年人需要辅助支持，还把养老机器人的功能和性能类别都细分了。它提出了一堆技术要求，像可用性、可靠性、无障碍设计、能耗控制还有噪声水平这些通用标准。而且，养老机器人在健康状况监测、紧急情况响应、家庭沟通支持、做家务和娱乐活动辅助等方面，也都得符合相应的技术标准。
现在全球老龄化越来越严重了，预计到2050年，全球60岁以上的人能达到21亿，其中80岁以上的就有4.26亿。老年人身体机能、认知能力啥的都可能衰退，养老机器人出现后，能帮着减轻社会和家庭照顾老人的压力，还能让老年人在家里高质量地独立生活。
这个国际标准一发布，养老机器人制造商就能更好地了解老年人的生理和心理特点，在设计和开发产品的时候更精准，产品质量也能提高，让老年人更好地融入社会，最后全球的老年人都能受益。
脉脉接入DeepSeek-R1模型，招聘效率大提升
职场社区平台脉脉最近宣布，已经成功接入了DeepSeek-R1模型。这么做，就是为了把人岗匹配的效率再优化优化，让招聘流程变得更智能。听说，脉脉在今年2月初就开始部署这个模型了，而且相关测试工作也都完成了。
现在，AI技术已经全面融入脉脉的招聘工作流了。在求职信号捕捉、投递过滤、自动追问、智能打招呼这些关键环节，效果都有明显提升。在评估人才的时候，系统能跟踪用户行为，分析多维数据，通过算法优化做到精准匹配。投递简历之后，系统能自动完成智能初筛，还能触发追问，补充关键信息。同时，它还能根据兴趣图谱，生成个性化的沟通方案。
2024年10月，脉脉的猎头Agent服务上线了，这个服务能帮招聘人员在人才匹配、和候选人沟通还有约面试这些环节，大大提高效率。有用过这个服务的猎头说，接入脉脉猎头Agent才3周，和候选人沟通的效率就达到行业前10%的水平了。
据了解，脉脉平台现在有1.2亿用户，超过140万家企业入驻。平台上那些月薪30万元以上的中高端人才特别多，互联网、人工智能、新能源汽车等好多重点行业的人才都有。
这次DeepSeek-R1模型的接入，是脉脉在智能招聘领域的又一个大突破，以后企业和求职者在平台上找工作、招人的时候，匹配服务会更精准、更高效。
百度文心4.5预计3月中旬发布，能力大幅提升
路透社消息，百度公司正忙着准备发布下一代人工智能模型呢，估计3月中旬就能正式推出文心4.5版本。据内部知道情况的人说，新版本在推理等核心领域，能力会有很明显的提升，这可是百度在AI技术上的又一个重要进展。
文心4.5有个特别厉害的地方，就是多模态能力变强了。它能高效处理和融合文本、视频、图像、音频这些不同类型的数据，还能在不同格式之间轻松转换，这样用户就能享受到更丰富、更多元化的智能体验了。
百度在这个月初就对外透露，文心4.5系列会在接下来几个月分阶段和大家见面，还定好了6月30日全面开源。这么做，就是为了让AI技术能更普及，应用得更广泛。
百度CEO李彦宏在最近的财报电话会议上说，文心4.5会是百度到目前为止做出来的最强的模型。他还说，DeepSeek的成功让百度加快了开源的步伐，想通过开放合作，把AI技术的应用范围扩大，推动整个行业健康发展。
B站推出IndexTTS，文本转语音更智能
B站发布了一款基于XTTS和Tortoise的GPT风格文本转语音（TTS）模型IndexTTS。这个系统在处理中文文本的时候，有个特别牛的功能，就是能用拼音纠正汉字发音，还能通过标点符号在任意位置精准控制停顿。这么一来，文本转语音的效果就更自然、更流畅了，受到了很多人的关注。
IndexTTS系统经过几万小时的数据训练，性能在业内都领先了，比现在流行的XTTS、CosyVoice2、Fish - Speech和F5 - TTS这些TTS系统都厉害。系统的好几个模块都加强了，尤其是在扬声器条件特征表示和音频质量优化方面，改进得特别深入。通过采用混合建模的方式，IndexTTS能很快纠正读错的汉字，用户用起来体验更好了。
这个模型用了最新的条件编码器和基于BigVGAN2的语音解码器，训练的时候更稳定了，声音音色的相似性和音质也都增强了。团队说，他们已经在arXiv上提交了相关论文，还打算在未来几周发布模型参数和代码。而且，IndexTTS还提供了好多测试集，有多音节词汇测试集，还有主观和客观评测集，方便研究者深入分析。
在很多评测里，IndexTTS表现都特别好，尤其是在字词错误率（WER）和扬声器相似性(SS)方面，比好多同行模型都强。比如说，在普通话测试里，IndexTTS的字词错误率才1.3%，比其他模型低多了，准确性和稳定性特别突出。在音质评测里，IndexTTS的MOS评分达到4.01，音质和音色都特别棒。
随着技术不断进步，应用场景越来越多，IndexTTS的发布，标志着文本转语音技术又上了一个新台阶。要是用户想了解更多关于这个系统的信息，可以联系相关团队，获取详细的使用体验和技术支持。
阿里巴巴2026届春招开启，AI岗位超过3000个
阿里巴巴官方宣布，2026届春季实习生招聘正式启动啦，这次开放的岗位超过3000个，其中人工智能（AI）相关的岗位占了快50%。在有些业务部门，AI岗位的比例更高，像高德差不多有65%，阿里云更是超过了80%。这就能看出，阿里巴巴对AI技术越来越重视了。
这次春招，阿里巴巴控股集团、阿里云、高德、通义实验室、饿了么和灵犀互娱等好多部门都参与了。后面淘天、阿里国际和菜鸟等部门也会陆续开始招聘。和去年相比，阿里在春招的时候还是很关注技术类岗位，不过这次明显更侧重AI领域的招聘了。
据了解，早在2月19日，阿里巴巴的AI To C业务就开始大规模招人了，相关岗位有好几百个，其中90%都是AI技术和产品研发类岗位。这些新招来的员工，以后会专注于文本、多模态大模型和AI Agent等前沿技术的开发和应用。阿里AI To C业务体系下的产品有夸克和天猫精灵等，这也能看出公司在面向消费者的AI技术应用方面，野心可不小。
豆包APP推出“照片动起来”功能，让老照片活起来
字节跳动旗下的AI智能助手豆包APP最近上线了一个超有意思的功能——“照片动起来”。这个功能就是为了满足大家想把老照片变成动态的想法，让那些以前定格的瞬间重新有了生机。
“照片动起来”这个功能操作特别简单，用户只要打开豆包APP，找到这个功能，上传一张老照片，然后说说照片里人物或者物体想做什么动作。等一小会儿，豆包APP就能用先进的AI技术，把静态的照片变成一段生动的动态视频。
有了这个功能，用户就能让老照片“活”过来，记忆也变得更鲜活了。不管是家庭聚会时的欢乐场景，还是个人成长过程中的点点滴滴，都能以全新的动态形式展现出来。
豆包APP说，希望“照片动起来”这个功能能见证更多的爱和温暖，帮用户和过去的自己来一场跨越时空的对话。在现在这个快节奏的时代，咱们也能借助科技的力量，把那些稍纵即逝的美好瞬间留住，跟过去的自己道一声“好久不见”。
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DeepSeek开源第四天，推出了算法DualPipe、均衡器EPLB、计算-通信重叠机制的深度优化
今天，国内人工智能的头部企业DeepSeek公开了开源计划第四天的成果——Optimized Parallelism Strategies（优化并行策略），重点推出了双向管道并行算法DualPipe、专家并行负载均衡器EPLB，还对计算 - 通信重叠机制进行了深度优化。这次技术升级可太关键了，直击大规模语言模型训练的核心难题，给超万卡级集群的高效运行提供了新办法。
先说DualPipe，这是专门为V3/R1架构设计的双向管道并行算法。它通过创新的双向数据流管道，让计算和通信能高度重叠。和传统单向流水线比起来，这个技术能大大提高计算吞吐量，对千亿至万亿参数规模的模型训练特别有用。从GitHub代码库能看到，DualPipe在反向传播阶段能同步执行前向计算，通过智能调度，让硬件利用率提高了大概30% 。
项目链接：https://github.com/deepseek-ai/DualPipe
再讲讲EPLB，它是用来解决混合专家（MoE）模型训练中“热点专家”问题的。以前传统方法因为专家任务分配不均匀，经常导致有些计算卡忙不过来，而EPLB通过实时监控和自适应分配，能让万卡级集群的整体利用率达到92%以上，有效避免资源闲置。
项目链接：https://github.com/deepseek-ai/EPLB DeepSeek
还基于V3/R1架构的通信重叠分析工具，构建了3D并行（数据/流水线/张量并行）的时空效率模型。通过开源的分析数据集，开发者能精准找到计算与通信的冲突节点，给超大规模模型训练提供调优的基准。测试显示，这么做能减少大概15%的端到端训练时间。
项目链接：https://github.com/deepseek-ai/profile-data
这次技术发布在业界引起了很大关注。专家说，DualPipe和EPLB的创新组合，直接解决了当前大模型训练的两大难题：一是随着模型规模越来越大，传统并行策略扩展性不行了；二是混合专家模型普及后，动态负载均衡成了急需解决的问题。有云计算厂商技术负责人评价说，这些工具能大大降低千亿级模型训练的硬件门槛，估计能让训练成本降低20%-30% 。
DeepSeek CTO在技术文档里强调，这次开源的策略已经在内部多个千亿参数模型训练中验证过了，以后还会继续优化。现在这三项技术都在GitHub上开源了，开发者能根据自己的硬件环境定制使用。
在全球AI竞赛进入“规模决胜”阶段的时候，DeepSeek通过连续四天的关键技术开源，不仅展示了中国AI企业的技术实力，还给行业提供了能用的基础设施。这场由“开放协作”推动的技术革新，说不定会改变大模型训练的产业生态呢。
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