就在刚刚，英伟达正式开源发布了其新一代AI模型：NVIDIA Nemotron 3。Nemotron 3 系列由三种型号组成：Nano、Super 和 Ultra。官方介绍其具备强大的智能体、推理和对话能力。
当前，AI 领域的研究者与开发者在关注 OpenAI、Google 等领先机构最新进展的同时，也将目光投向了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。
在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
半成品模型，已经刷下高难度数学推理测试AIME 25满分战绩。
Qwen 团队终于在周日的晚上， 兑现了本周会更新Qwen3-Max thinking 的承诺。 而这个更新， 基本也是上周所有更新中为数不多非常期待的了。 毕竟Qwen3-Max也是Qwen整个家族里最大、最强的模型，
10 月 23 日，一向不爱出风头的夸克上线了对话助手，可以让用户在一个 App 内即可完成信息查找、问题解答与任务处理，实现了 AI 搜索与对话的深度融合。其中一大亮点就是，该对话助手采用了 Qwen 最新闭源模型。至于是哪个型号、性能有多强，夸克卖了个关子，只透露比 Qwen3-Max 更进一步，在业界有绝对领先性。
全球六大LLM实盘厮杀，新王登基！今天，Qwen3 Max凭借一波「快狠准」操作，逆袭DeepSeek夺下第一。Qwen3 Max，一骑绝尘！ 而GPT-5则接替Gemini 2.5 Pro，成为「最会赔钱」的AI。照目前这个趋势，估计很快就要跌没了……
整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL）。
智东西10月15日报道，今日，阿里通义千问团队推出其最强视觉语言模型系列Qwen3-VL的4B与8B版本，两个尺寸均提供Instruct与Thinking版本，在几十项权威基准测评中超越Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano等同级别顶尖模型。
扩散语言模型（Diffusion Language Models，DLM）一直以来都令研究者颇感兴趣，因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型（Autoregressive, AR）不同，DLM 能实现并行生成，这在理论上可以实现更快的生成速度，也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。
