<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[OpenBayes的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; OpenBayes]]></copyright><item><title><![CDATA[全球首个！混合MoE模型 MiniCPM-V 4.7 实现端侧无损流畅运行；RSNA 收录各类膝关节医学影像]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/170196686</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/170196686</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 17:20:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenBayes发布4个公共数据集与23个实战教程，涵盖数学证明、智能体训练、医学影像、语音识别、图像检测、分子处理、音乐生成等多个前沿领域。数据集包括OpenAIMath、UltraData-SFT-Agent、Claude推理轨迹及膝关节异常检测等；教程覆盖PyTorch、FasterRCNN、YOLOv5伪标签、vLLM推理、决策模型、推荐系统、文本表示、文档解析、多模态大模型（如MiniCPM-V4.7、FLUX3ImageKlein）等，助力AI开发者快速上手。官网：openbayes.com。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[900个MOF样本解锁材料属性分析新思路；不止于语音合成！Breeze TTS 2 支持零参考语音设计与实时交互]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/169847682</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/169847682</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Mon, 02 Nov 2026 19:24:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenBayes发布4个公共数据集与3个开源教程：涵盖AI算力（AIComputeSupply）、金属有机框架（MOFPropertyDiversity）及膝关节MRI预处理数据（Knee-Raptor-Corpus系列），支持科研与医疗影像研究；配套推出星系列大模型Xing4.0-29B-A4B、细粒度视觉语言模型VLX-Seek及开源实时语音合成模型BreezeTTS2，均支持在线运行，助力AI创新应用。访问openbayes.com立即体验。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TimesFM 3.0 解锁零样本时序预测；Britannica Illustrated Pages 汇集11万张百科插图页面]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/169845511</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/169845511</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Mon, 02 Nov 2026 17:12:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenBayes推出5个公共数据集与7个实战教程，涵盖提示词工程、视觉强化学习、AI初创企业、百科插图、肺癌风险分析等前沿领域。配套教程覆盖文本预处理、多语言毒性检测、语音克隆、DFT+U计算、时间序列预测及端侧大模型推理，支持在线运行，助力科研与应用落地。访问openbayes.com立即体验。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新丨vLLM入门，零基础跑通环境检查离线推理API服务搭建]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/168770790</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/168770790</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Thu, 22 Oct 2026 18:00:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍如何通过OpenBayes平台快速上手vLLM框架，实现大模型的离线推理与在线服务。教程涵盖环境配置、离线推理、服务启动及交互调用四大步骤，提供从零开始的实践路径。用户可一键克隆教程，使用NVIDIA RTX 5090显卡与vLLM镜像，在Jupyter环境中完成全流程操作，并通过OpenWebUI实现本地对话。适合初学者快速掌握大模型部署与推理优化核心技能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新丨2B参数兼顾推理与工具调用，MiniCPM5-2B轻量化部署]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/168657647</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/168657647</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 17:12:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[MiniCPM5-2B是OpenBMB推出的轻量化2B级大模型，支持长达131,072 token的上下文，具备代码与数学推理、长文本理解、工具调用及智能体任务能力，性能达2B级领先水平，部分超越4B模型。其原生支持XML工具调用，适用于端侧部署与本地推理。OpenBayes已上线配套教程，通过Notebook形式提供「NVIDIA RTX 5090」+vLLM镜像一键部署，开发者可快速体验本地运行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenBayes贝式计算获批 2026 年度专精特新“小巨人”企业]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/168556703</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/168556703</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 17:48:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenBayes贝式计算凭借自研张量虚拟机等核心技术，成功入选2026年专精特新“小巨人”企业。公司聚焦AI与高性能计算融合，打造覆盖模型训练、推理部署全流程的调度管理系统，实现国产芯片与科学计算软件99.99%高效适配，服务清华、中科院等百余科研机构及招商局集团等头部企业，助力能源、生命科学等领域发展。累计融资超亿元，获多项行业大奖，持续推动科研与产业数字化转型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新丨从文字到成曲，MiniMax Music 3一键搞定作曲、编曲与人声]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/166139115</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/166139115</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Sun, 20 Sep 2026 19:11:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[从一句文字描述到一首完整歌曲，MiniMax Music 3 正在推动 AI 音乐创作走向更加高效、开放的新阶段。其可根据创意描述和可选歌词，在单次生成中完成作曲、编曲、演唱/演奏及完整歌曲制作，最长支持生成 5 分钟的音乐。模型重点提升了对创作者表达意图的理解和长程一致性，并增强乐器音色的清晰度与真实感，以及人声演唱的自然度。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ornith 35B MoE 模型实现轻量本地推理，告别高成本部署；ExtractBench：370 份文档挑战复杂结构化提取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164431659</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164431659</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 23:12:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[该数据集覆盖 1900 至 2026 年的地震记录，每个文件收录对应一个地震事件，记录震级、发震时间、经纬度、深度、震中位置描述等 USGS 标准事件字段，并根据坐标补充了大洲、区域和国家等地理字段。该数据集包含 27,925 张图像与 90,448 个目标实例，整合了 6 个独立源数据集，并统一为行人（Person）、汽车（Car）、自行车（Bicycle）、其他车辆（Other Vehicle）、无人机（Drone/UAV）、地雷（Mine）与枪支（Gun）7 个类别。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新丨DFT 计算入门首选！ABACUS 实现硅材料电子结构模拟全流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164431548</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164431548</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 22:57:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[支持 LCAO（原子轨道线性组合）、平面波基组以及 CPU/GPU 异构计算，可用于计算电子相对论效应的自旋轨道耦合、计算拓扑效应的贝里曲率、计算强关联效应的 DFT+U、杂化密度泛函、含时密度泛函理论、基于机器学习的交换关联泛函。从基础 SCF（自洽场）计算开始，通过收敛性测试确定可靠计算参数，随后完成晶体结构优化，并进一步进行能带计算，帮助用户掌握从模型搭建到电子结构分析的完整工作流。4.等待分配资源，当状态变为「运行中」后，点击「打开工作空间」进入 Jupyter Workspace。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Qwen3.8-27B-FP8 降低大模型部署门槛，开启高效多模态智能体验；MiniMax H3-1K 发布千段视频测试数据集，全面评估 AI 视频生成能力]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164172264</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164172264</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Sat, 29 Aug 2026 18:34:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[RSNA Knee MRI 是一个 RSNA Knee Abnormality Detection Challenge（RSNA 膝关节异常检测挑战赛）膝关节 MRI 处理数据集，旨在为膝关节异常检测模型的训练与评估提供格式统一的输入数据.该数据集收录了 RSNA 全部 24,371 个 MRI 序列的预处理 3D 体积数组，所有序列均已压缩为单个 .npz 文件，可直接加载为 PyTorch 张量使用。通过实践这些方法，帮助学习者掌握 NLP 数据预处理的核心流程，为后续模型训练与文本分析任务奠定基础。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新丨分子动力学模拟：GROMACS 解锁蛋白质结构动态分析全流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164172137</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164172137</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Sat, 29 Aug 2026 18:18:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[4.提取信息：可通过后处理指令「gmx energy -f nvt_20ps.edr -o energy.xvg」，在交互菜单中选择对应的能量项（如选择 Potential 需输入 11，再按回车，点击 energy.xvg 便可查看），可用于绘制能量-时间曲线等等。本教程基于 GROMACS 搭建完整的蛋白质分子动力学模拟流程，从环境配置、体系构建到模拟运行与结果分析，帮助初学者快速掌握分子动力学计算的基本方法。2.页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MiniMax Music 3 实现文本到音乐生成，打造 AI 音乐创作新体验；MatrAIx Persona 1M 开源百万级角色画像数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164032686</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164032686</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 20:37:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[模型统一实现流式语音理解与语音生成，无需 ASR、LLM、TTS 多模型级联，可实现约 450ms 的低延迟响应，并支持自然打断、轮流对话及 Function Calling，适用于实时语音助手、对话 Agent 等场景。每个画像由 1,290 个分类属性描述，覆盖人口统计、语言、专业、技能、个性、价值观、兴趣、行为、健康与开发者特征等维度，且 18 岁以下记录已移除。模型支持歌词生成歌曲、多种音乐风格、人声合成，并能生成包含前奏、主歌、副歌、间奏和尾声等完整结构的音乐作品。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新丨270亿参数开源新王！Qwen3.8-27B 多项评测挑战 Claude 顶级模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164032046</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/164032046</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 20:07:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，搜索并选择「Qwen3.8-27B-FP8：Qwen 开源家族新一代旗舰 27B 原生视觉语言模型」教程。同时，作为原生视觉语言模型，模型支持图像与视频理解，可处理科学图表、文档解析、长视频分析等多模态任务，此外，模型支持灵活的思考控制机制，用户可根据需求调整推理深度，在效果与效率之间实现平衡。4.等待分配资源，当状态变为「运行中」后，点击「打开工作空间」进入 Jupyter Workspace。一键即可启动，低门槛部署。在 Agent 评测中，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AutoGPT 一站式构建与运行 AI Agent，覆盖创建、部署与运行全流程；Maritime Continent 开源卫星气象数据集，助力全球天气研究]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163800477</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163800477</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Sun, 16 Aug 2026 16:22:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[该数据集是一个基于 Claude Fable 5 模型生成的智能体轨迹数据集，旨在为指令遵循、工具调用与编码智能体的监督微调（SFT）提供经过验证的真实 Agent 轨迹数据，包含 2,380 条真实会话轨迹与 12,490 个训练样本，每条轨迹均保留了 Agent 完整的因果探索过程、工具调用参数、执行结果、纠错行为与最终回复，样本任务涵盖指令遵循、工具调用、代码构建与调试等类型。LFM2.5-2.6B 是由 Liquid AI 于 2026 年 8 月发布的轻量级混合架构语言模型，专为端侧部署设计。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新丨ProteinGym 登顶！VenusREM 以检索增强提升突变预测能力，加速蛋白质设计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163800003</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163800003</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Sun, 16 Aug 2026 15:30:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[它在蛋白质语言模型的基础上引入检索增强机制（REM），推理时引入多序列比对（MSA）中的同源序列信息作为参考，从同源蛋白质的进化信息中提取保守性与可突变性的先验知识，提升预测精度。在模型架构上，VenusREM 基于 ProSST 结构感知蛋白质语言模型构建，融合氨基酸序列与三维结构信息，支持氨基酸序列、结构序列或两者结合等多种检索模式，在不同数据条件下均能保持稳定表现。1.登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，搜索并选择「VenusREM：基于检索增强的蛋白质突变效应预测」教程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[告别长上下文算力焦虑！DeepSeek-V4-Flash-0731 以 285B MoE 高效推理；重返 8-bit：PixelGPT 画出复古像素风]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163592956</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163592956</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Sat, 08 Aug 2026 17:46:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[同时首次将智能体框架引入世界模型，支持攻击、射箭、施法等更丰富的交互动作，可服务于交互式视频、游戏世界模拟与特效预览等场景。该数据集共包含 478,229 行提示词，来源于 14 个上游开源数据集，覆盖数学推理、常识问答、学术研究、编程代码、指令微调、结构化输出以及偏好数据等任务类型。该数据集总规模约 500 万条样本，单条序列长度控制在 5,000 个 token 以内，每个样本都包含原始用户提示、推理轨迹、最终助手响应、来源信息、估计的 token 长度以及预格式化的 ChatML 表示。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新｜4B参数实现生图+编辑，微软开源Mage-Flow，秒级图像推理至高支持2048分辨率]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163570196</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163570196</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 18:01:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[功能上，Mage-Flow 支持中英文文本生成图像（含文字渲染）、指令式图像编辑（外观、内容、场景、修复），以及 Gradio WebUI 交互式创作。这是一款仅 4B 参数的紧凑型生成模型，通过 Tokenizer-Backbone-System 三位一体的协同设计，在图像生成与指令编辑两大任务上，4.等待分配资源，当状态变为「运行中」后，点击「打开工作空间」进入 Jupyter Workspace。1.页面跳转后，点击左侧 README 文件，进入后点击上方 Run（运行），依次执行所有 Cell。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[告别高昂算力门槛！Cosmos3-Edge用4B参数实现全模态统一生成；Kimi K3 Coding&Debugging Traces数据集：涵盖7大开发场景纯净代码SFT语料]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163368347</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163368347</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 15:14:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[该模型采用 Looped Transformer（循环 Transformer） 架构，通过复用 Transformer 层来在不增加参数量的前提下提升模型容量——仅用 3B 非嵌入参数（总计 4B），即可在智能体基准测试中超越 Qwen3.5-9B、Gemma4-12B 等更大模型。该数据集共包含 3,000 道已验证测试题，涵盖 10 种基本感知能力，包含视觉关系理解、计数、属性认知、深度与 3D 感知、空间定位、比较推理、细粒度识别、上下文整合、OCR 文本理解及感知相关幻觉等类别。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[教程上新丨不用百亿参数也能跑Agent！Boss直聘南北阁实验室开源Nanbeige4.2-3B，让小模型拥有「大脑」]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163368033</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163368033</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 14:55:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[具体来看，Nanbeige4.2-3B 在代码智能体任务 SWE-Bench Verified 中取得 63.6 分，在科学推理基准 GPQA-Diamond 中达到 87.4 分。1.登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，搜索并选择「Nanbeige4.2-3B： 紧凑体型超越 9B 智能体性能」教程。2.待运行完成，根据 README 提示，在终端输入代码启动 Open WebUI 后，即可点击右侧 API 地址跳转至 demo 页面。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Google Research 发布 TabFM，全面超越传统强监督基线；134 个真实任务，EdgeBench 探索智能体从环境中学习的能力边界]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163160608</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/OpenBayes/article/details/163160608</guid><author>OpenBayes</author><pubDate>Fri, 24 Jul 2026 14:26:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[EVA-Bench 是由 ServiceNow 发布的一款端到端语音智能体评估基准数据集，旨在评测语音智能体的任务完成能力与交互体验。CamCloneMaster 模型是由香港中文大学、浙江大学和快手科技团队于 2025 年 06 月发布，其核心特点与创新点为无需显式相机参数即可从参考视频中直接学习相机运动模式的参考式相机控制、统一支持图像到视频（I2V）与视频到视频（V2V）两种生成模式的统一框架、以及基于 Wan2.1-T2V-1.3B 适配且仅需训练自注意力层参数的高效训练方式。]]></description><category></category></item></channel></rss>