2026年高质量发展建设共同富裕示范区---杭州经济城建发展综合（禁止政治人事讨论）

逸雪霁蓝

最先上市抢跑的“杭州六小龙”出现了，群核科技港股IPO获证监会备案

       “杭州六小龙”之一群核科技赴港上市迎关键进展。2月14日，中国证监会国际合作司披露了《关于Manycore Tech Inc.（群核科技）境外发行上市备案通知书》。这意味着，这家全球空间智能独角兽公司的赴港IPO之路迈出了关键一步，群核科技亦有望成为“杭州六小龙”中首家上市公司。

       备案通知书显示，该公司拟发行不超过约3.12亿股境外上市普通股并在香港联合交易所上市，摩根大通、建银国际为联席保荐人。

       群核科技旗下拥有全球最大的空间设计平台酷家乐及其海外版Coohom、面向室内环境AI开发的下一代空间智能解决方案群核空间智能平台SpatialVerse，产品既适用于现实空间，也适用于具身人工智能训练和电子商务产品展示等虚拟环境。2025年，群核科技还推出了Aholo空间智能开放平台，整合过去十余年在空间重建、空间生成、空间编辑与空间理解方面沉淀的核心能力，以底层模型和工具的形式逐步对外开放，赋能更广泛的行业应用与创新生态。

       得益于过往沉淀的海量三维可交互数据资产，群核科技已率先卡位空间智能这一关键赛道。2025年，公司升级“空间智能”飞轮战略，明确“空间编辑工具-空间数据-空间大模型”三大核心布局，构建了一个正向循环飞轮体系。这也意味着，群核科技正从3D空间软件提供商向空间智能基础设施提供商升级。

       据招股书显示，群核科技已实现扭亏为盈，截至2025年6月30日的上半年，公司实现经调整净利润1783万元。

       群核科技在招股书中表示，IPO募集所得资金净额将主要用于实施国际扩张策略；增强现有产品的功能并推出新产品及/或功能，以满足现实世界空间和虚拟环境的需求；国内销售及市场推广活动，并提升品牌知名度；投资核心技术和基础设施；以及用作营运资金及一般企业用途。

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千问再发“超级免单卡”，30亿元请看电影

       2月14日，千问突然宣布免单再加3天，接入大麦、飞猪，邀请全国人民体验AI买电影票、门票等新功能，激活春节AI新消费。从今天下午3点到大年初一，每个人可再领10张25元超级免单卡。与第一波免单卡相比，“超级免单卡”使用范围更广，除了点餐饮、囤年货，也可以用来在千问上买电影票、门票、订酒店、机票。千问还将陆续接入AI打车、充手机话费、高德扫街榜团购、淘宝购物等新功能，均可使用超级免单卡，有效期一直到4月30日，过完年还能用。

       活动页面显示，新用户打开千问APP，将可直接获得一张25元的超级免单卡，人人都有，活动开启后即可使用。同时，所有人每邀请一名新朋友下载千问APP，双方可各得一张超级免单卡，最多可得10张，领卡活动仅限三天。有网友整理了超级免单卡的集卡攻略：回到老家，在聚会的餐桌上直接发给亲戚朋友、同学，“现场就可集齐10张超级免单卡。”

       据悉，千问是全世界第一个实现用语音买电影票的AI助手。只需打开千问APP，说一句“我们一家三口想看大年初一的惊蛰无声，帮我找个离家最近的电影院，座位不要太靠前。”千问就会自动选好电影院、场次和座位，并生成订单，用户点击付款就可出票，全过程只需要十几秒。

       千问内部人士表示：“第一波免单活动的火爆程度远超预期，首日订单量是预估的10倍，活跃、留存等指标都非常好。除了AI点餐饮、买年货，很多网友也希望能体验到更多AI Agent功能。因此我们决定推出超级免单卡，邀请全国人民继续体验AI时代的全新生活方式。”

       2月13日，尽管千问第一波免单活动已结束，千问APP依旧位列App Store免费榜的第一名，这已经是千问连续第8天霸榜App Store免费榜首。QuestMobile的数据显示，2月7日千问DAU达到7352万，远超元宝，逼近豆包的7871万，千问用3个月的时间追平了豆包3年的用户规模。互联网业内人士表示，这创下了近10年APP应用增长的新纪录。

       在千问引爆中国AI购物后，美国科技巨头谷歌在快速跟进。2月11日，谷歌宣布，在其AI助手Gemini中加入购物功能，让消费者在谷歌搜索的 AI 模式及与 Gemini 聊天中也可随时购物。

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蚂蚁阿福下载量登顶苹果应用总榜第一

       马年春节健康AI“蚂蚁阿福”爆火，登顶苹果应用总榜第一。2月14日，苹果AppStore中国区免费应用排行榜显示，蚂蚁阿福、千问下载量猛增，包揽总榜前二。其中，蚂蚁阿福下载量登顶苹果应用总榜第一。春节期间，蚂蚁阿福上线了“健康福”活动，春节返乡高峰带动年轻人教家人用阿福的潮流，直接引爆了阿福App的下载热情。

       据悉，阿福“健康福”红包活动将延续到除夕。从12月发布新版以来，健康AI蚂蚁阿福的增长势头迅猛，并与多地卫健委、医保局合作，连接全国5000家医院及30万名真人医生，提供从健康问答到数字化就医的全链路服务。

       本周，蚂蚁阿福还官宣了央视CCTV健康生活合作伙伴合作，进一步推高了市场热度。

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王坚入选联合国“人工智能独立国际科学小组”

       当地时间2月12日，联合国秘书长古特雷斯发表声明表示，联合国大会已任命新设立的“人工智能问题独立国际科学小组”40名成员，任期三年。上海交通大学、上海人工智能研究院院长宋海涛，以及中国工程院院士、云计算技术专家王坚两位中国科学家当选。

       声明说，该专家组成员从全球2600多名候选人中遴选产生，此前经由国际电信联盟（ITU）、联合国数字与新兴技术办公室以及联合国教科文组织（UNESCO）进行独立评审，涵盖多学科背景，强调地域多元与性别平衡。

       古特雷斯说：“我们如今拥有一支多学科的全球顶尖人工智能专家团队，地域分布广泛、性别均衡。他们将就人工智能的机遇、风险与影响提供独立、公正的评估——并为新的‘全球人工智能治理对话’提供支持。”古特雷斯指出，在人工智能快速发展、各国技术能力差异显著的背景下，专家组将补上全球治理中“缺失的一环”——以严谨、独立的科学洞见帮助各国在同一基础上参与人工智能议题讨论，并为即将举行的全球人工智能治理对话提供参考。
      
       联合国大会去年8月就全球人工智能治理通过一项决议，决定设立“人工智能独立国际科学小组”和“人工智能治理全球对话机制”，以促进可持续发展和弥合数字鸿沟。此外，专家组预计将发布首份报告，为今年7月在日内瓦举行的相关治理讨论提供依据。

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千问Qwen-Image-2.0重磅发布，生成编辑合一碾压盲测 ，堪称媒体人的Banana？

       千问春节前扔出图片大模型王炸，不仅能吃下 1k token 指令，还能渲染中文书法。2 月 10 日，阿里巴巴正式发布新一代图像生成及编辑模型 Qwen-Image-2.0。从今天开始，文生图大模型不再是玩具，而是生产力工具！据了解，阿里云百炼上已开通 API 邀测，开发者也可通过 Qwen Chat 免费体验新模型。

       去年一骑绝尘的 Google Gemini Banana 成为现象级产品，如今中国终于有了一个能打的文生图大模型了。在权威第三方评测 AI Arena 中，Qwen-Image-2.0 文生图得分 1029，排名第三！图像编辑得分 1034 分，全球第二，仅次于 Nano Banana Pro。据介绍，Qwen-Image-2.0 集生图和编辑于一体，在 AI Arena 文生图评测中斩获 1029 分，超过 Seedream4.5、Flux2-Max 等模型，仅次于谷歌 Nano Banana Pro 和 GPT Image1.5。

       这一重磅新品标志着通义千问在图像能力领域实现里程碑式突破，创新性将“图像生成”与“图像编辑”两条研发支线合二为一，打破行业割裂困境，且在多项盲测基准中展现出远超同类模型的卓越性能，再度拉高国产AI图像模型的技术天花板。Qwen-Image-2.0 支持 1K token 的超长文字输入和 2K 高分辨率，可准确渲染复杂指令，生成专业的 PPT 及信息图；同时，千问新模型拥有极强中文汉字渲染能力，数百字的古文全文几乎都能完全渲染在图片中。

       不同于市面上多数AI图像模型“生成归生成、编辑归编辑”的割裂设计，Qwen-Image-2.0最核心的创新就是实现了两条研发支线的深度融合，让图像生成与编辑形成闭环，彻底解决用户“生成后需切换工具二次编辑”的高频痛点。

       以往用户用AI生成图像后，若想调整细节、修改构图、优化纹理，需导出至第三方编辑工具操作，不仅耗时费力，还容易导致图像风格断层、画质损耗。而Qwen-Image-2.0将生成与编辑能力原生集成，用户只需通过自然语言指令，就能在生成图像的基础上，直接完成细节精修、元素替换、风格切换等操作，无需跳转工具，实现“一键生成、无缝编辑”的丝滑体验。

       这一突破背后，是阿里云在多模态语义对齐技术上的持续深耕——模型能精准理解用户的文本指令，同时捕捉图像的细节特征，让编辑操作与原生成图像高度适配，无论是调整人物发丝纹理、优化物体光影效果，还是替换背景场景，都能做到自然流畅、无违和感，堪比专业设计师的精细操作。

       Qwen-Image-2.0并非“实验室级别的噱头”，而是同步实现全场景落地，并延续阿里云千问系列的开源基因，让技术红利惠及更多开发者和企业。在用户体验层面，普通用户可在千问APP直接体验Qwen-Image-2.0的生成与编辑能力，无需专业设计技能，只需输入文本指令，就能快速产出高质量图像；开发者和企业则可通过魔搭社区、HuggingFace免费下载商用该模型，也能通过阿里云百炼调用模型API服务，大幅降低AI图像应用的开发成本。

       从应用场景来看，Qwen-Image-2.0可广泛适配专业设计、新媒体创作、电商运营、教育培训等多个领域：电商商家可一键生成并编辑商品主图、详情页配图；新媒体创作者可快速产出图文素材、短视频封面；设计师可借助模型完成初稿生成与细节精修，提升创作效率；教育领域则可用于课件插图、知识点可视化生成，丰富教学形式。

       随着AI图像技术的持续迭代，用户对“高效、便捷、高质量”的图像创作需求日益提升，Qwen-Image-2.0的推出，无疑为行业发展提供了新的思路——打破功能割裂，聚焦用户实际需求，才能让AI技术真正发挥价值。未来，随着模型的持续优化与生态的不断完善，Qwen-Image-2.0有望成为AI图像创作领域的标杆产品，进一步推动国产多模态大模型在图像领域的技术突破与产业落地。




Qwen-Image-2.0能“写”宋徽宗“瘦金体”

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阿里新一代模型Qwen3.5曝光

       财联社2月9日电，今日在全球最大AI开源社区HuggingFace的开源项目页面中，最新出现Qwen3.5并入Transformers的新PR（提交代码合并申请）。业内猜测阿里千问新一代基座模型Qwen3.5发布在即。相关信息透露，千问3.5采用了全新的混合注意力机制，并且极有可能是原生可实现视觉理解的VLM类模型。有开发者进一步挖掘出，Qwen3.5或将开源至少2B的密集模型和35B-A3B的MoE模型。这一最新动态印证了此前有消息称Qwen3.5将在春节期间开源。

       阿里的这步棋看似低调，却暗藏野心。通过开源社区提交的代码，震撼预告了一场技术风暴的临近。即将推出的Qwen3.5，悄无声息地拉开了全新AI时代的大幕。而这次，它的目标似乎不止是领先，而是重新定义。首先来看技术关键词：全新混合注意力机制。这不是简单的“性能提升”叙事，而可能代表一个方向性突破。混合注意力机制，有潜力让机器不止是看懂文字，更能看图、看视频——这是从单一语言大模型向多模态模型跨越的核心一步。

       开源，是这次另一个关键词。阿里不仅要做先进，还想让全球开发者用得起，从而推动技术普惠。预计即将开源的2B密集模型和35B-A3B的MoE混合专家模型，属于当下AI研发的“顶配套餐”：超强性能、多任务通用，同时在燃烧算力的背后，追求更精巧、更高效的结果输出。

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蚂蚁集团开源Ring-2.5-1T，全球首个混合线性架构万亿参数思考模型 ，打破大模型“不可能三角”

       长期以来，深度思考模型一直面临一个尴尬的“不可能三角”：想要推理逻辑严密，就得忍受龟速的解码速度和爆炸式的显存开销。为了绕开这个难题，目前业界主流路径多采用 MoE（混合专家模型）架构，通过只激活部分参数来节省算力，诸多头部模型如以DeepSeek、Kimi、MiniMax均采用了这种架构。如今，这个行业魔咒被蚂蚁集团找到了解法。

       2月13日，蚂蚁集团正式开源了全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型Ring-2.5-1T。该模型同时做到了三件过去被认为难以兼得的事：推理速度快、深度思考强、长程任务执行能力突出。在评测中，Ring-2.5-1T在数学竞赛中拿到IMO金牌级别的35分（满分42），在CMO拿到105分远超国 家集训队分数线，同时在32K以上长文本生成场景中将访存规模降至上一代的1/10，生成吞吐量提升超3倍。使得其在搜索、编码这些复杂任务上都能独当一面。

       Ring-2.5-1T的速度优势来自其底层架构的根本性创新。它基于Ling 2.5架构，采用了混合线性注意力机制——具体来说，是以1:7的比例混搭MLA（多头潜在注意力）和Lightning Linear Attention两种注意力模块。这一设计源自蚂蚁此前发布的Ring-flash-linear-2.0技术路线。

       研发团队通过增量训练的方式，将原有架构中的GQA（分组查询注意力）层分别转化为Lightning Linear Attention和MLA：前者在长程推理中负责拉满吞吐量，后者则极致压缩KV Cache。为防止模型表达能力因架构改造而受损，团队还特别适配了QK Norm和Partial RoPE等特性。

       经过这番改造，Ring-2.5-1T的激活参数量从上一代的51B提升至63B，但凭借线性时间复杂度的特性，其推理效率反而大幅提升。与同为1T参数量级但仅有32B激活参数的Kimi K2架构相比，Ling 2.5架构在长序列推理任务中的吞吐优势十分显著，且随着生成长度增加，效率优势持续扩大。

       这意味着长程推理不再是“烧钱又烧显卡”的重资产操作，而变成了一种可以规模化部署的轻量级方案。从“做题家”到“实战派”跑得快只是一面，逻辑够不够硬才是深度思考模型的真正门槛。在思维训练层面，Ring-2.5-1T在RLVR（基于可验证奖励的强化学习）基础上引入了密集奖励机制。不同于只看最终答案对不对的传统方式，这套机制会逐步考察推理过程中每一个环节的严谨性，让模型在逻辑漏洞和高阶证明技巧上都获得了显著提升。

       在此基础上，团队还引入了大规模全异步Agentic RL训练，大幅增强了模型在搜索、编码等长链条任务上的自主执行能力。这让Ring-2.5-1T从单纯的数学证明高手，进化为能在复杂实战场景中独当一面的智能体。蚂蚁研究团队将Ring-2.5-1T与开源模型DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking以及闭源API GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking等进行了对比。

       结果显示，Ring-2.5-1T在IMOAnswerBench、AIME 26、HMMT 25、LiveCodeBench等高难度推理任务，以及Gaia2-search、Tau2-bench、SWE-Bench Verified等长时任务执行基准上，均达到了开源最优水平。在Heavy Thinking模式下，Ring-2.5-1T更是在多项数学竞赛和代码生成基准中超越了所有对比模型，包括上述闭源API。

       尤其值得一提的是，在IMO 2025（满分42分）中Ring-2.5-1T拿到35分达到金牌水平，在CMO 2025（满分126分）中获得105分，大幅超过金牌线78分和国 家集训队选拔线87分。与上一代Ring-1T相比，新模型在推理逻辑的严谨性、高级证明技巧的运用和答案表述的完整性上都有明显进步。生态适配与开源落地Ring-2.5-1T已经适配Claude Code和OpenClaw等主流智能体框架，支持多步规划与工具调用。模型权重与推理代码已在Hugging Face、ModelScope等平台同步开放，官方Chat体验页和API服务也将在近期上线。

       除Ring-2.5-1T外，蚂蚁集团同期还发布了扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming-flash-omni-2.0。前者采用非自回归并行解码技术，推理速度达到535 tokens/s，在HumanEval+编程任务上甚至达到892 tokens/s，还具备独特的Token编辑与逆向推理能力；后者则在视觉、音频、文本的统一表征与生成上实现了突破，打通了多模态的感知与创作能力，支持实时感官交互。

        蚂蚁inclusionAI团队的目标很明确：将这些能力做成可复用的底座方案，为开发者提供统一的能力入口。据悉，后续团队还将继续在视频时序理解、复杂图像编辑和长音频实时生成等方向持续发力，推动全模态技术的规模化落地。

        随着AI大模型应用从短对话向长文档处理、跨文件代码理解、复杂任务规划等场景延伸，深度思考模型面临的效率瓶颈愈发突出。Ring-2.5-1T通过底层架构的重构，给出了一条兼顾性能、成本与扩展性的技术路径。当“又快又好又深”不再是不可能三角，深度思考模型的应用边界也将随之打开。