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Qwen2.5-Omni作为阿里巴巴通义千问团队最新发布的多模态模型，实现了端到端的全模态处理能力，支持文本、图像、音频和视频四种数据类型的输入与输出，采用实时流式处理架构。 多模态交互能力 • 支持视频与音频输入的时间同步处理 • 实现文本与语音的实时双向转换 • 处理过程中保持跨模态信息的一致性 技术架构创新 • 采用TMRoPE位置嵌入技术 • 优化多模态数据的时间对齐 • 提升流式处理的响应速度 性能表现 多模态基准测试 • OmniBench测评成绩超越Gemini-1.5-Pro • MVB

阿里开源了QwQ-32B，是拥有320亿参数的推理模型，性能可与6710亿参数的DeepSeek-R1相媲美。QwQ-32B展示了接近研究生水平的科学推理能力，尤其在数学推理和编程问题上表现突出。 强化学习的优势强化学习（RL）在基础模型中的应用前景广阔。相比传统的监督学习，RL允许模型通过试错和反馈不断优化推理策略，特别适合需要多步推理、答案明确的任务。例如，有研究通过大规模RL探索链式思维（CoT），模型自发涌现出自我验证、反思和长推理链等能力。 QwQ-32B的训练过程阿里在QwQ-32B的训练中

EMO是由阿里巴巴通义实验室开发的音频驱动高表现力人像AI视频生成技术，最新升级版EMO2通过一张人物肖像图片和任意长度的音频，能够驱动人物进行说话、唱歌或手势舞，生成的表情和动作具有高度的感染力和专业水准。 在AI技术领域，通过音频驱动人物面部表情已实现，但在虚拟主播和数字人交互等新兴领域，如何通过音频自动生成自然流畅的动作和表情仍是技术焦点，以往的方法在手部动作生成上存在肢体错乱或动作幅度不足的问题，主要因为人类身体作为多关节复杂系统，难以实现复杂动作的驱动。 EMO2受机器人控制系统启发，将手视为