#Qwen (7)

从零实现的 C++/CUDA 推理引擎，只服务五个注册 Qwen 权重、只跑一张 RTX 5090：MTP/DFlash 投机解码、五种 KV 存储、24 万 token 上下文与 Device/Host 前缀检查点复用，C=8 聚合解码 1,146.9 tok/s。

LLM InferenceCUDASpeculative Decoding

C++1.4k26113

图像生成设计与前端梯顶C

Qwen-Image-2.1:一套开放权重同时做生成、局部编辑与透明输出

阿里 Qwen 的图像生成与编辑一档,把文生图、局部编辑(圈选/涂抹/独立 mask)、最多 10 张参考图融合与原生 RGBA 透明输出收进同一个 7B 视觉生成组件(32 层 Single-Stream DiT),并用混合粒度注意力与前缀 KV 缓存复用压低批量出图的边际成本;原生 2048px、7 档宽高比。它是当前可下载权重里图像竞技场排位最靠前的一档(文生图第 17 / Elo 1228,图像编辑第 16 / 1367),但许可是 Qwen Research License 而非 Apache-2.0,商用前必须单独读条款,diffusers 还需从 git 主干安装。未做基准复现,置信度记 C(厂商宣称)。

7B视觉生成组件参数厂商宣称 · 2026-09

产品阿里 Qwen (Alibaba)官网 Repo

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Qwen-Image 2.1 Move:跨图移动与缩放物体

@linoy_tsaban · 640次播放 · 2026-09-29

Image EditingImage GenerationQwen

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Viggle 版 Qwen-Image 2.1 提速 5 倍

@Lonely__MH · 569次播放 · 2026-09-29

Image Generation扩散模型蒸馏

ReST-RL：用统一自训练与价值引导搜索强化大模型推理

GRPO 是当前提升大模型推理能力的代表性强化学习方法，但它只在整条轨迹末端拿到一个稀疏奖励：一旦同组采样得到的奖励彼此接近，组内相对优势就退化成噪声，策略几乎学不到东西。ReST-RL 把策略优化与价值引导搜索重新接回同一条自训练流水线。第一阶段 ReST-GRPO 先按奖励标准差过滤掉信息量低的提示词，再从每个提示词的最高奖励轨迹中按离散指数分布抽取若干前缀，把它们当作在线 GRPO 的新起点——前缀只作为上下文，后缀一律重新采样并优化，而不是拿来模仿。第二阶段 VM-MCTS 在这个已静态化的策略下用 MCTS 自采价值目标，训练一个预测期望终端奖励的价值模型，推理时同一个模型既用于 UCT 搜索分配，也用于最终 Best-of-N 排序，搜索与验证共享同一套状态价值尺度。在 APPS、BigCodeBench、HumanEval 等代码基准上，Qwen3-8B 的平均分从 0.503 提升到 0.689；在匹配策略与价值模型的对照实验里，ReST-GRPO + VM-MCTS 在 APPS-500 上得到 0.642，而 GRPO + VM-MCTS 只有 0.538，说明第一阶段带来的轨迹分布改善确实穿过了价值学习环节存活下来。端到端算力核算上，ReST-GRPO 用 1752 GPU 小时对 GRPO 的 2080 小时，在 71 小时而非 207 小时达到 9% 的提升。仅用代码轨迹训练出的价值模型，在不做目标域微调的情况下迁移到 MATH、Omni-MATH 与 GPQA-Diamond 同样带来增益。

Sining Zhoubian, Dan Zhang, Jie Tang · 610次阅读 · 2025年8月27日

强化学习GRPOMonte Carlo Tree Search2025年8月27日

Show-Harness：仅凭一个 VLM 智能体就能「玩」机器人

基础视觉语言模型（VLM）对世界已有广泛认知，但把这种认知转成机器人控制仍然困难。我们提出 Show-Harness——一套「具身 harness」，通过连接意图与动作的紧凑语义接口，让 VLM 直接「玩」机器人。Show-Harness 对外暴露 VLM 天然可推理的离散语义动作单元，再由机体专属的解释器把它们确定性地接地为局部机器人动作，使 VLM 始终对细粒度物理决策负责。基于同一接口，我们验证了两条路径：（1）直接解锁闭源前沿 VLM 实现零样本机器人控制；（2）只需几 GPU 小时微调，即可把小规模开源 VLM 适配为低成本部署的策略。我们进一步做出 GUMI（GUI 操作界面），把同一语义动作空间延伸到基于 GUI 的演示采集，让人类与智能体无需专用遥操作硬件即可跨机体「玩」机器人。大量实验表明，装配 Show-Harness 的 VLM 智能体在任务、机体与环境之间稳健泛化，优于代表性的 agentic 与 VLA 范式。这些结果说明：合适的接口本身就能从基础 VLM 中释放大量具身能力，无需额外的模型容量，也无需昂贵的机体专属预训练。

Yanzhe Chen, Zechen Bai, Zhijun Cao · 1004次阅读 · 2026年9月9日

视觉语言模型Agentic HarnessSemantic Action Interface2026年9月9日

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Astribot发布Lumo-2世界动作模型

@LeoKharon · 492次播放 · 2026-07-23

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