11月12日·Qwen2.5-Coder-32B模型发布，引领开源AI编程新纪元

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11月12日·周二 AI工具和资源推荐

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Qwen2.5-Coder-32B模型发布，引领开源AI编程新纪元

近日，Qwen2.5-Coder-32B模型正式发布，以320亿参数的规模在多个编程基准测试中取得SOTA成绩，超越了GPT-4o等闭源模型。该模型支持92种编程语言，特别在Haskell、Racket等语言上表现卓越。Qwen2.5-Coder系列模型以其卓越的代码生成、修复和推理能力，为开发者提供了强大的开源编程工具，进一步缩小了开源与闭源模型之间的差距。模型的开源属性，使得全球开发者能够以更低的门槛获得高质量的AI编程能力，推动了AI技术的普及和应用。来源：微信公众号【量子位】

MIT新研究：测试时训练提升模型推理能力至5.8倍

麻省理工学院（MIT）的最新研究揭示了一种新颖的训练方法——测试时训练（Test-Time Training，TTT），该方法能在测试阶段进一步提升大模型的推理能力。在极具挑战性的ARC任务中，TTT方法使模型准确率最高提升至原来的5.83倍，超越了GPT-4和Claude等模型，并在结合其他推理方法后，性能甚至超过了人类的平均水平。TTT通过在推理前利用测试样本信息快速调整模型参数，实现了显著的性能提升。这项研究不仅为大模型推理能力的提升提供了新路径，也为未来AI技术的发展开辟了新的可能性。来源：微信公众号【量子位】

开源Vision Search Assistant超越Perplexity付费版

由港中文MMLab、上海AI Lab、腾讯团队联合开发的开源版Vision Search Assistant（VSA）正式发布，该模型基于视觉语言模型（VLM），融合Web搜索能力，实现知识实时更新。VSA在通用图像实验中表现出色，且仅需两张RTX3090显卡即可复现，性能超越了Perplexity.ai Pro付费版。VSA不仅在图像处理上展现潜力，还有望扩展至视频、3D模型和声音等多模态研究领域。实验结果显示，VSA在开放集问答评估中，在真实性、相关性和支持性三个维度上均优于Perplexity.ai Pro和GPT-4-Web，尤其在提供准确、相关且得到良好支持的答案方面表现卓越。来源：微信公众号【量子位】

AlphaFold3开源，蛋白质结构预测领域的里程碑

经过六个月的期待，DeepMind的AlphaFold3终于开源，这一诺奖级AI的开放标志着蛋白质结构预测领域的巨大进步。AlphaFold3的源码现已在GitHub上发布，获得1.8k星标，科学家们可以在本地部署，加速新药和疫苗的研发。目前，非商业用途的任何人都可以下载代码，而学术背景的科学家可以申请访问训练权重。AlphaFold3的开源不仅满足了学界对开放资源的需求，也有望激发更多创新。安装和运行AlphaFold3需要Linux系统、大量磁盘空间以及高性能NVIDIA GPU。这一开源项目的详细安装和运行步骤已对外公布，为科研人员提供了便利。来源：微信公众号【新智元】

Meissonic图像生成模型突破，效率与质量双提升

近日，一款名为Meissonic的端侧非自回归图像生成模型在图像生成领域引起广泛关注。该模型以其高效的推理时间和显存占用，以及在8GB显存下运行的能力，为用户提供了新的选择。Meissonic通过增强型Transformer架构、先进的位置编码与动态采样条件、高质量训练数据与微观条件、特征压缩层等技术改进，实现了高分辨率图像的生成，并在HPS V2.0基准测试中超越了SDXL。此外，Meissonic在风格多样性生成和Zero-shot图像编辑性能上也展现出色的表现，为图像编辑和创作提供了更多可能性。来源：微信公众号【新智元】