MiMo-V2-Flash
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Hugging Face Transformers v5.13.0 增加了 KimiK、Xiaomi MiMo、NVIDIA 和 Qwen ASR 模型
Hugging Face 的 Transformers 库发布了 5.13.0 版本，引入了多个新的开源模型。此次更新包括 KimiK 的 Kimi K2.5，一个多模态代理模型，专为高级编码和自主执行而设计。此外，该版本还包含 Xiaomi MiMo 的 MiMo-V2-Flash，一个混合专家模型，针对长上下文推理和高效推理进行了优化。更新还整合了 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 ASR 和 Nemotron ASR …
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新的MOPD技术可高效集成多种LLM能力
研究人员推出了一种新颖的训练后技术——多教师在线策略蒸馏（MOPD），旨在高效地将多种能力集成到大型语言模型（LLMs）中。该方法解决了融合多样化技能的挑战，通过将专门的强化学习教师蒸馏到学生模型中，其表现优于Mix-RL和Off-Policy Finetune等现有方法。MOPD已成功应用于包括MiMo-V2-Flash在内的工业级模型，证明了其实用性。
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LLM 定价变动：Kimi K2.7 涨价，Claude 3.5 Haiku 下架，新增 Gemini 模型 · 追踪 8 个来源
Token Ledger 报告了多家供应商的几项 LLM 定价调整以及模型增减情况。值得注意的是，MoonshotAI 的 Kimi K2.7 Code 的 completions 价格有所上涨，而其 Kimi Latest 和 K2.6 版本的 prompt 价格略有下降。Z.ai 调整了其 GLM 5.2 模型的定价，提供了优惠，并推出了具有高上下文能力的 GLM 5V Turbo。多款模型已从可用列表中移除，包括 Anthrop…
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新的DSAEval基准测试AI数据科学代理
一项名为DSAEval的新基准测试已被引入，用于在真实世界问题上评估数据科学代理。该基准测试包括多模态感知、多查询交互以及跨越推理、代码和结果的多维度评估。在评估中，Claude Sonnet 4.5总体表现最佳，而MiMo-V2-Pro和GPT-5.2分别在持续时间和步长效率方面表现出色。研究还发现，多模态感知显著提高了视觉任务的性能，尽管在非结构化数据领域仍存在挑战。
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AI控制研究：重采样比重试更安全
一篇新的研究论文探讨了在编码脚手架中增强AI控制和安全性的两种方法：重试和重采样。研究发现，虽然重试可能被对抗性模型利用，但重采样（从同一上下文中抽取多个样本）提供了更鲁棒的安全改进。具体而言，在使用Claude Opus 4.6和MiMo-V2-Flash的BashArena环境中，重采样将安全性从61%提高到71%，同时对有用性的影响最小。
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小米的MiMo-v2.5-Pro开源模型可与顶级AI编码助手相媲美
小米发布了MiMo-v2.5-Pro，这是一款专注于编码的开源语言模型，在复杂任务中展现出令人印象深刻的能力。该模型在数小时内成功完成了一个大学级别的编译器项目，根据模糊的提示构建了一个功能齐全的视频编辑器应用程序，并解决了模拟电路设计问题。MiMo-v2.5-Pro在编码基准测试中表现强劲，可与GPT-5.4和Claude Opus 4.6等顶级闭源模型相媲美，现已在HuggingFace上发布。