9月22日·天玑9500引领端侧AI新潮流

9月22日·周一  AI工具和资源推荐

天玑9500引领端侧AI新潮流

联发科发布新一代旗舰5G智能体AI芯片天玑9500，推动端侧AI从尝鲜到实用。该芯片基于第三代3nm制程工艺和全大核架构，集成超300亿晶体管，NPU性能峰值提升111%，功耗降低56%，在AI Benchmark跑分高达15015，成为当前AI算力最强移动芯片。其采用超性能+超能效双NPU架构，支持BitNet 1.58bit量化推理框架，首次实现端侧4K画质文生图，长文本处理能力达128K。vivo、OPPO等手机厂商将推出搭载该芯片的手机，带来个性化定制AI端侧美颜等功能。来源：微信公众号【机器之心】

JEPA赋能LLM性能提升

Yann LeCun及其团队将CV领域的JEPA架构引入LLM训练，提出LLM-JEPA，通过将文本、代码等数据对视为不同视角，将JEPA目标应用于LLM，保留其生成能力的同时，引入嵌入空间学习高质量表征的优势。实验表明，LLM-JEPA在多个主流模型和多样化数据集上，性能显著超越标准LLM训练目标，对过拟合问题也展现出强大鲁棒性，但存在训练成本高、依赖配对数据等局限性。来源：微信公众号【机器之心】

BranchGRPO加速扩散模型对齐

北京大学与字节团队提出BranchGRPO方法，通过树形分叉、奖励融合与剪枝机制，重塑扩散模型对齐过程。该方法在图像对齐和视频生成任务中表现出色，迭代时间最高近5倍加速，同时保持对齐效果更优。其分叉机制减少冗余采样，奖励融合与逐层归因使训练更稳定精准，剪枝策略降低计算开销，未来有望成为扩散模型RLHF核心方法。来源：微信公众号【机器之心】

百度开源Qianfan-VL视觉理解模型

百度智能云千帆推出并全面开源Qianfan-VL视觉理解模型，包含3B、8B和70B三种尺寸版本，基于开源模型开发，全流程计算任务在百度自研昆仑芯P800上完成。该模型具备多尺寸、思考推理、OCR与文档理解增强等特点，在通用能力、OCR与文档理解、数学解题等基准测试中表现优异，为企业级多模态应用场景提供高精度视觉理解解决方案。来源：微信公众号【量子位】

GPT-5编程测评结果反转

在Scale AI的新软件工程基准SWE-BENCH PRO测试中，GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5等模型解决率均未超25%，但GPT-5在已提交任务中准确率达63%，远高于Claude Opus 4.1的31%。SWE-BENCH PRO更严格，排除琐碎问题，涵盖多元化代码库，测试结果显示当前模型在真实商业场景问题解决能力上仍有限，不同模型失败原因各异。来源：微信公众号【量子位】